TOMRA presenta un sistema di riciclo basato sull'intelligenza artificiale per la selezione della plastica

- Il sistema di intelligenza artificiale di TOMRA aumenta la purezza del riciclaggio della plastica.
- Selezione di precisione con la tecnologia GAINnext di TOMRA.
- L'intelligenza artificiale rivoluziona la gestione dei rifiuti per un riciclaggio di alta qualità
TOMRA Recycling, leader mondiale nella tecnologia di selezione dei rifiuti, ha lanciato il suo ultimo modello di innovazione tecnologica, che dà nuova vita al riciclo della plastica. Indrajeet Prasad, Product Manager Deep Learning di TOMRA, ha parlato in un'intervista della svolta dell'azienda nei sistemi di selezione basati sull'intelligenza artificiale.
Piattaforma di smistamento AI GAINnext di TOMRA per il riciclaggio della plastica
di TOMRA innovazione, la piattaforma GAINnext, non solo simboleggia il costante impegno dell'azienda nell'integrare piattaforme di intelligenza artificiale e apprendimento profondo nelle sue soluzioni di smistamento della plastica, ma rappresenta probabilmente anche il più grande passo rivoluzionario compiuto dall'organizzazione fino ad oggi.
Lo scopo della tecnologia di selezione di nuova generazione GAINnext è quello di separare la plastica per uso alimentare da quella non per uso alimentare, come PET, PP e HDPE, fino a raggiungere una purezza del 95%, utilizzando algoritmi di apprendimento profondo ad alte prestazioni.
L'essenza del sistema GAINnext di TOMRA risiede nelle reti neurali, ovvero nella capacità di applicare la tecnologia di visione artificiale basata sul deep learning. Il dispositivo è dotato di telecamere con spettro RGB che gli consente di rilevare molteplici tipologie di oggetti tenendo conto delle loro forme, dimensioni e dimensioni, indipendentemente dall'unicità dei materiali degli oggetti stessi.
Questa funzione è fondamentale in questo senso ed è finalizzata a distinguere con successo tra materie plastiche adatte all'uso alimentare e non, nel rispetto delle norme di produzione e sanitarie del settore.
Trasformare un ambiente sostenibile e redditizio
combinando algoritmi di apprendimento DEEP (GAINnext) e apparecchiature di smistamento tradizionali basate sui risultati (AUTOSORT), TOMRA ha aperto nuovi orizzonti per quanto riguarda la loro smistamento programmabile che consente la creazione di prodotti riciclati di alta qualità da materie prime utilizzabili negli imballaggi alimentari, cosmetici e farmaceutici.
Viene soddisfatta anche la crescente domanda di contenuti riciclati affidabili e di elevata purezza, in linea con i requisiti normativi in continua evoluzione, come il regolamento PPWR e il regolamento sul riciclaggio delle materie plastiche dell'UE (UE 2022/1616).
Il ruolo della selezione amplificata dall'intelligenza artificiale di TOMRA nel promuovere la sostenibilità non si esaurisce qui: è probabile che anche la redditività economica delle operazioni ne trarrà beneficio. I clienti serviti da TOMRA hanno la possibilità di creare nuovi flussi di reddito poiché i livelli di purezza superano gli standard aziendali e, di conseguenza, i materiali GAINnext sono di alta qualità. Questi materiali aprono un'ampia gamma di opportunità commerciali sul mercato.
Indicando gli standard di salute e igiene
Nell'ambiente contemporaneo, in cui le leggi diventano più severe e le preoccupazioni in materia di igiene aumentano, le TOMRA sono macchine selezionatrici basate sull'intelligenza artificiale, diventate fondamentali per l'economia circolare nel settore del riciclaggio della plastica.
Soddisfacendo obblighi non normativi e fornendo soluzioni ai problemi igienici, GAINnext fa parte di una serie di risoluzioni che affrontano le complessità del riciclaggio della plastica per uso alimentare, offrendo così un futuro sostenibile e resiliente.
Le soluzioni innovative di TOMRA saranno più sostenibili in futuro. Con l'aumento vertiginoso dei livelli di purezza, il successo dei clienti TOMRA risiede nella capacità di creare nuovi flussi di reddito e di creare un mondo sostenibile di cui le generazioni future potranno enj.
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