TOMRA dévoile un système de recyclage alimenté par l'IA pour le tri des plastiques
- Le système d'IA de TOMRA améliore la pureté du recyclage des plastiques.
- Tri de précision avec la technologie GAINnext de TOMRA.
- L'IA révolutionne la gestion des déchets pour un recyclage de haute qualité
TOMRA Recycling, leader mondial de la technologie de tri des déchets, a lancé son dernier modèle d'innovation technologique, donnant une nouvelle vie au recyclage des plastiques. Indrajeet Prasad, Product Manager de l'Apprentissage Profond chez TOMRA, a discuté lors d'une interview des avancées de l'entreprise dans les systèmes de tri basés sur l'IA.
La plateforme de tri GAINnext de TOMRA pour le recyclage des plastiques
La dernière innovation de TOMRA, la plateforme GAINnext, symbolise non seulement l'engagement continu de l'entreprise à intégrer l'IA et les plateformes d'apprentissage profond dans ses solutions de tri des plastiques, mais constitue également probablement l'étape révolutionnaire la plus importante entreprise par l'organisation à ce jour.
L'objectif de la technologie de tri de nouvelle génération GAINnext est de séparer les plastiques de qualité alimentaire des plastiques non alimentaires tels que le PET, le PP et le HDPE avec une pureté de 95 % en utilisant des algorithmes d'apprentissage profond haute performance.
L'essence du système GAINnext de TOMRA se présente sous la forme de réseaux neuronaux, c'est-à-dire la capacité d'appliquer la technologie de vision machine par apprentissage profond. L'appareil est équipé de caméras vidéo avec une gamme RGB qui lui permet de détecter plusieurs types d'objets en tenant compte de leurs formes, tailles et dimensions, indépendamment de l'unicité des matériaux des objets susmentionnés.
Cette fonction est critique à cet égard et est orientée vers une distinction réussie entre les plastiques de qualité alimentaire et non alimentaires, conformément aux règles de fabrication et de santé de l'industrie.
Transformer un environnement durable et rentable
en combinant les algorithmes d'APPRENTISSAGE PROFOND (GAINnext) et les équipements de tri traditionnels basés sur la détection (AUTOSORT), TOMRA a ouvert de nouveaux horizons en matière de tri programmable, permettant la création de produits recyclés de haute qualité à partir de matières premières utilisables utilisées dans les emballages alimentaires, cosmétiques et pharmaceutiques.
La demande croissante simultanée de contenu recyclé crédible et de haute pureté est également satisfaite, ce qui est conforme aux exigences réglementaires évolutives telles que la PPWR de l'UE et le Règlement sur le recyclage des plastiques (UE 2022/1616).
Le rôle du tri amplifié par l'IA de TOMRA dans l'avancement de la durabilité ne s'arrête pas là – la viabilité économique des opérations est également susceptible d'être améliorée. Les clients servis par TOMRA ont la possibilité de créer de nouvelles sources de revenus car les taux de pureté dépassent les normes commerciales, et par conséquent, les matériaux GAINnext sont de haute qualité. Ces matériaux ouvrent un large éventail d'opportunités commerciales sur le marché.
Marquant les normes de santé et d'hygiène
Dans l'environnement contemporain, où les lois deviennent plus strictes et les préoccupations hygiéniques augmentent, les machines de tri alimentées par l'IA (Intelligence Artificielle) de TOMRA sont devenues cruciales pour l'économie circulaire dans le secteur du recyclage des plastiques.
En répondant aux mandats hors réglementation et en fournissant des solutions aux problèmes d'hygiène, GAINnext fait partie d'une série de résolutions abordant les complexités du recyclage des plastiques de qualité alimentaire, offrant ainsi un avenir durable et résilient.
Les solutions innovantes de TOMRA seront plus durables à l'avenir. À mesure que les niveaux de pureté atteignent leur apogée, le succès des clients de TOMRA réside dans la capacité de créer de nouvelles sources de revenus tout en préservant un monde durable pour les générations à venir.
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Emman Omwanda
L'expertise d'Emmanuel Omwanda repose sur les marchés de la cryptomonnaie, couvrant à la fois l'analyse fondamentale et technique. Il a précédemment travaillé pour divers sites médiatiques spécialisés dans la cryptomonnaie avant de rejoindre Cryptopolitan, notamment CoinEdition, The Crypto Basic, CryptoNews Flash et DroomDroom. Il est titulaire d'un baccalauréat en sciences (BSc.) en mathématiques et informatique de l'Université Kenyatta au Kenya, et est actuellement en dernière année d'études pour un baccalauréat en arts en communication et études médiatiques.
