TOMRA dévoile un système de recyclage basé sur l'IA pour le tri des plastiques

- Le système d'IA de TOMRA améliore la pureté du recyclage du plastique.
- Tri de précision grâce à la technologie GAINnext de TOMRA.
- L'IA révolutionne la gestion des déchets pour un recyclage de haute qualité
TOMRA Recycling, leader mondial des technologies de tri des déchets, a dévoilé son dernier modèle innovant, révolutionnant le recyclage du plastique. Indrajeet Prasad, chef de produit Deep Learning chez TOMRA, a évoqué lors d'une interview cette avancée majeure dans les systèmes de tri basés sur l'IA.
La plateforme de tri par IA GAINnext de TOMRA pour le recyclage du plastique
de TOMRA innovation, 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 du plastique, mais constitue également probablement la plus grande avancée révolutionnaire réalisée à ce jour par l'organisation.
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 PEHD avec une pureté de 95 % grâce à des algorithmes d'apprentissage profond haute performance.
Le système GAINnext de TOMRA repose essentiellement sur les réseaux neuronaux, c'est-à-dire sur la capacité d'appliquer une technologie de vision par ordinateur basée sur l'apprentissage profond. L'appareil est équipé de caméras vidéo RGB qui lui permettent de détecter différents types d'objets en tenant compte de leurs formes, tailles et dimensions, indépendamment de la nature des matériaux qui les composent.
Cette fonction est essentielle à cet égard et vise à assurer une distinction efficace entre les plastiques de qualité alimentaire et ceux qui ne le sont pas, conformément aux règles de fabrication et de santé de l'industrie.
Transformer un environnement durable et rentable
En combinant des algorithmes d'apprentissage profond (GAINnext) et des équipements de tri traditionnels basés sur la recherche (AUTOSORT), TOMRA a ouvert de nouveaux horizons liés à son tri programmable qui permet la création de produits recyclés de haute qualité à partir de matières premières utilisables 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 à l'évolution des exigences réglementaires telles que le règlement (UE) 2022/1616 relatif au recyclage des matières plastiques.
Le rôle du tri optimisé par l'IA de TOMRA dans la promotion du développement durable ne s'arrête pas là : la viabilité économique des opérations s'en trouve également renforcée. Grâce à des taux de pureté supérieurs aux normes du secteur, les clients de TOMRA peuvent générer de nouvelles sources de revenus, garantissant ainsi la haute qualité des matériaux GAINnext. Ces matériaux offrent de nombreuses opportunités commerciales.
Indiquant les normes de santé et d'hygiène
Dans le contexte actuel, où les lois se durcissent et où les préoccupations en matière d'hygiène augmentent, les TOMRA sont des machines de tri alimentées par l'IA (Intelligence Artificielle), devenues essentielles à l'économie circulaire dans le secteur du recyclage des plastiques.
En répondant à des obligations non réglementaires et en apportant des solutions aux problèmes d'hygiène, GAINnext fait partie d'une série de résolutions visant à appréhender la complexité du recyclage des plastiques de qualité alimentaire et à offrir ainsi un avenir durable et résilient.
Les solutions innovantes de TOMRA seront plus durables à l'avenir. Alors que les niveaux de pureté atteignent des sommets inégalés, le succès des clients de TOMRA repose sur leur capacité à générer de nouvelles sources de revenus tout en contribuant à un monde durable pour les générations enj.
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Emman Omwanda
Emmanuel Omwanda est un expert des marchés des cryptomonnaies, maîtrisant l'analyse fondamentale et technique. Avant de rejoindre Cryptopolitan, il a collaboré avec divers médias spécialisés, dont CoinEdition, The Crypto Basic, CryptoNews Flash et DroomDroom. Titulaire d'une licence enmaticet informatique de l'université Kenyatta (Kenya), il termine actuellement sa dernière année de licence en communication et études des médias.
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