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TOMRA presenta un sistema de reciclaje impulsado por IA para la clasificación de plásticos

PorEmman OmwandaEmman Omwanda 2 min de lectura
TOMRA
  • El sistema de IA de TOMRA mejora la pureza del reciclaje de plásticos.
  • Clasificación precisa con la tecnología GAINnext de TOMRA.
  • La IA revoluciona la gestión de residuos para un reciclaje de alta calidad

TOMRA Recycling, líder mundial en tecnología de clasificación de residuos, ha lanzado su último modelo de innovación tecnológica, dando nueva vida al reciclaje de plásticos. Indrajeet Prasad, Gerente de Producto de Aprendizaje Profundo de TOMRA, en una entrevista, discutió el avance de la empresa en sistemas de clasificación basados en IA.

Plataforma de clasificación AI GAINnext de TOMRA para el reciclaje de plásticos

La última innovación de TOMRA, la plataforma GAINnext, no solo simboliza el compromiso continuo de la empresa de incluir plataformas de IA y aprendizaje profundo en sus soluciones de clasificación de plásticos, sino que también es probablemente el paso revolucionario más grande dado por la organización hasta la fecha.

El propósito de la tecnología de clasificación de próxima generación GAINnext es separar los plásticos de grado alimentario de los no alimentarios, como PET, PP y HDPE, hasta una pureza del 95% utilizando algoritmos de aprendizaje profundo de alto rendimiento.

La esencia del sistema GAINnext de TOMRA se presenta en forma de redes neuronales, es decir, la capacidad de aplicar tecnología de visión por máquina de aprendizaje profundo. El dispositivo está equipado con cámaras de video con rango RGB que le permite detectar múltiples tipos de objetos teniendo en cuenta sus formas, tamaños y dimensiones, independientemente de la singularidad de los materiales de los objetos mencionados. 

Esta función es crítica en este aspecto y está orientada a una distinción exitosa entre plásticos de grado alimentario y no alimentario, en cumplimiento con las normas de fabricación y salud de la industria.

Transformando un entorno sostenible y rentable

combinando algoritmos de APRENDIZAJE PROFUNDO (GAINnext) y equipos de clasificación tradicionales basados en la detección (AUTOSORT), TOMRA ha abierto nuevos horizontes relacionados con su clasificación programable que permite la creación de productos reciclados de alta calidad a partir de materias primas utilizables utilizadas en envases alimentarios, cosméticos y farmacéuticos. 

La demanda simultáneamente creciente de contenido reciclado creíble y de alta pureza también se está satisfaciendo, lo cual está en línea con los requisitos regulatorios en evolución como el PPWR de la UE y el Reglamento de Reciclaje de Plásticos (UE 2022/1616).

El papel de la clasificación amplificada por IA de TOMRA en el avance de la sostenibilidad no termina ahí; la viabilidad económica de las operaciones también es probable que se vea mejorada. Los clientes atendidos por TOMRA tienen la capacidad de crear nuevas fuentes de ingresos porque las tasas de pureza superan los estándares comerciales, y como resultado, los materiales de GAINnext son de alta calidad. Estos materiales dejan una amplia gama de oportunidades comerciales en el mercado.

Denotando los estándares de salud e higiene

En el entorno contemporáneo, donde las leyes se vuelven más estrictas y las preocupaciones por la higiene aumentan, las máquinas de clasificación impulsadas por IA (Inteligencia Artificial) de TOMRA se han vuelto cruciales para la economía circular en el sector del reciclaje de plásticos. 

Al cumplir con mandatos fuera de la regulación y proporcionar soluciones a problemas de higiene, GAINnext es parte de una serie de resoluciones que abordan las complejidades del reciclaje de plásticos de grado alimentario, ofreciendo así un futuro sostenible y resiliente.

 Las soluciones innovadoras de TOMRA serán más sostenibles en el futuro. A medida que los niveles de pureza se disparen hasta la máxima dirección, el éxito de los clientes de TOMRA radica en la capacidad de crear nuevas corrientes de ingresos junto con un mundo sostenible para que las generaciones futuras disfruten.

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Emman Omwanda

Emman Omwanda

La experiencia de Emmanuel Omwanda se centra en los mercados de criptomonedas, abarcando tanto el análisis fundamental como el técnico. Anteriormente trabajó en diversos medios especializados en criptomonedas antes de unirse a Cryptopolitan, incluyendo CoinEdition, The Crypto Basic, CryptoNews Flash y DroomDroom. Es licenciado en Ciencias (BSc.) en Matemáticas y Ciencias de la Computación por la Universidad Kenyatta de Kenia y actualmente cursa su último año de una Licenciatura en Artes en Comunicación y Estudios de Medios.

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