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TOMRA presenta un sistema di riciclaggio basato sull'IA per la selezione delle plastiche

DiEmman OmwandaEmman Omwanda 2 min di lettura
TOMRA
  • Il sistema AI di TOMRA aumenta la purezza del riciclaggio della plastica.
  • Selezione precisa con la tecnologia GAINnext di TOMRA.
  • L'IA rivoluziona la gestione dei rifiuti per un riciclaggio di alta qualità

TOMRA Recycling, leader mondiale nella tecnologia di selezione dei rifiuti, ha rilasciato il suo più recente modello di innovazione tecnologica, dando nuova vita al riciclaggio della plastica. Indrajeet Prasad, Product Manager di Deep Learning di TOMRA, in un'intervista ha discusso il breakthrough dell'azienda nei sistemi di selezione basati sull'IA.

La piattaforma di selezione AI GAINnext di TOMRA per il riciclaggio della plastica

L'ultima innovazione di TOMRA, la piattaforma GAINnext, non solo simboleggia l'impegno continuo dell'azienda a includere piattaforme di intelligenza artificiale e deep learning nelle sue soluzioni di selezione della plastica, ma è probabilmente il passo rivoluzionario più grande compiuto dall'organizzazione fino ad oggi.

Lo scopo della tecnologia di selezione di nuova generazione GAINnext è separare le plastiche di grado alimentare da quelle non alimentari, come PET, PP e HDPE, raggiungendo una purezza del 95% utilizzando algoritmi di deep learning ad alte prestazioni.

L'essenza del sistema GAINnext di TOMRA si manifesta sotto forma di reti neurali, ovvero la capacità di applicare la tecnologia di visione artificiale basata sul deep learning. Il dispositivo è dotato di telecamere video con gamma RGB che gli permettono di rilevare più tipi di oggetti tenendo conto delle loro forme, dimensioni e dimensioni, indipendentemente dall'unicità dei materiali degli oggetti sopra menzionati. 

Questa funzione è critica a questo riguardo ed è orientata a una distinzione di successo tra plastiche di grado alimentare e non alimentari, in conformità con le regole di produzione e salute del settore.

Trasformare un ambiente sostenibile e redditizio

combinando algoritmi di DEEP learning (GAINnext) e attrezzature di selezione tradizionali basate sul rilevamento (AUTOSORT), TOMRA ha aperto nuovi orizzonti relativi alla loro selezione programmabile che permette la creazione di prodotti riciclati di alta qualità a partire da materie prime utilizzabili impiegate negli imballaggi alimentari, cosmetici e farmaceutici. 

Viene soddisfatta anche la domanda in crescita simultanea di contenuto riciclato credibile e ad alta purezza, in linea con i requisiti normativi in evoluzione come il PPWR dell'UE e il Regolamento sul riciclaggio della plastica (UE 2022/1616).

Il ruolo della selezione potenziata dall'IA di TOMRA nell'avanzare la sostenibilità non si ferma qui: la fattibilità economica delle operazioni è probabilmente anche migliorata. I clienti serviti da TOMRA hanno la possibilità di creare nuove fonti di reddito poiché i tassi di purezza superano gli standard aziendali e, di conseguenza, i materiali GAINnext sono di alta qualità. Questi materiali lasciano un'ampia gamma di opportunità commerciali sul mercato.

Indicando gli standard di salute e igiene

Nell'ambiente contemporaneo, dove le leggi stanno diventando più severe e le preoccupazioni igieniche aumentano, le macchine di selezione alimentate dall'IA (Intelligenza Artificiale) di TOMRA sono diventate cruciali per l'economia circolare nel settore del riciclaggio della plastica. 

Incontrando i mandati fuori dalle normative e fornendo soluzioni ai problemi igienici, GAINnext fa parte di una serie di risoluzioni che affrontano le complessità del riciclaggio delle plastiche di grado alimentare, offrendo così un futuro sostenibile e resiliente.

 Le soluzioni innovative di TOMRA saranno più sostenibili in futuro. Man mano che i livelli di purezza schizzano ai massimi storici, il successo dei clienti di TOMRA risiede nella capacità di creare nuove fonti di reddito insieme a un mondo sostenibile per le generazioni future.

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Emman Omwanda

Emman Omwanda

L'expertise di Emmanuel Omwanda riguarda i mercati delle criptovalute, spaziando sia dall'analisi fondamentale che da quella tecnica. In precedenza ha lavorato con vari media crypto prima di unirsi a Cryptopolitan, tra cui CoinEdition, The Crypto Basic, CryptoNews Flash e DroomDroom. È laureato in Scienze Matematiche e Informatiche presso l'Università Kenyatta del Kenya e attualmente frequenta l'ultimo anno di laurea in Comunicazione e Studi sui Media.

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