A TOMRA Revela Sistema de Reciclagem com IA para Classificação de Plásticos

- O sistema de IA da TOMRA aumenta a pureza da reciclagem de plásticos.
- Triagem precisa com a tecnologia GAINnext da TOMRA.
- A IA revoluciona a gestão de resíduos para reciclagem de alta qualidade
A TOMRA Recycling, líder mundial em tecnologia de classificação de resíduos, lançou seu mais recente modelo de inovação tecnológica, dando uma nova vida à reciclagem de plásticos. O Gerente de Produto de Aprendizado Profundo da TOMRA, Indrajeet Prasad, em uma entrevista, discutiu o avanço da empresa em sistemas de classificação baseados em IA.
Plataforma de classificação de IA GAINnext da TOMRA para reciclagem de plásticos
A mais recente inovação da TOMRA, a plataforma GAINnext, não apenas simboliza o compromisso contínuo da empresa em incluir plataformas de IA e aprendizado profundo em suas soluções de classificação de plásticos, mas também é provavelmente o passo revolucionário mais significativo dado pela organização até o momento.
O propósito da tecnologia de classificação de próxima geração GAINnext é separar plásticos de grau alimentício de plásticos não alimentícios, como PET, PP e HDPE, com pureza de 95%, usando algoritmos de aprendizado profundo de alto desempenho.
A essência do sistema GAINnext da TOMRA vem na forma de redes neurais, ou seja, a capacidade de aplicar tecnologia de visão de máquina de aprendizado profundo. O dispositivo está equipado com câmeras de vídeo com faixa RGB que permite detectar múltiplos tipos de objetos, levando em conta suas formas, tamanhos e dimensões, independentemente da singularidade dos materiais dos objetos mencionados.
Esta função é crítica a esse respeito e é direcionada para uma distinção bem-sucedida entre plásticos de grau alimentício e não alimentícios, em conformidade com as regras de fabricação e saúde da indústria.
Transformando um ambiente sustentável e lucrativo
combinando algoritmos de APRENDIZADO PROFUNDO (GAINnext) e equipamentos de classificação tradicionais baseados em descoberta (AUTOSORT), a TOMRA abriu novos horizontes relacionados à sua classificação programável, que permite a criação de produtos reciclados de alta qualidade a partir de matérias-primas utilizáveis usadas em embalagens alimentícias, cosméticas e farmacêuticas.
A demanda simultaneamente crescente por conteúdo reciclado credível e de alta pureza também está sendo atendida, o que está em linha com os requisitos regulatórios em evolução, como o PPWR da UE e o Regulamento de Reciclagem de Plásticos (UE 2022/1616).
O papel da classificação amplificada por IA da TOMRA no avanço da sustentabilidade não termina aí – a viabilidade econômica das operações também deve ser aprimorada. Os clientes atendidos pela TOMRA têm a capacidade de criar novas fontes de renda porque as taxas de pureza excedem os padrões comerciais e, como resultado, os materiais GAINnext são de alta qualidade. Esses materiais deixam uma ampla variedade de oportunidades de negócios no mercado.
Denotando os padrões de saúde e higiene
No ambiente contemporâneo, onde as leis estão se tornando mais rigorosas e as preocupações com a higiene estão aumentando, as máquinas de classificação alimentadas por IA (Inteligência Artificial) da TOMRA tornaram-se cruciais para a economia circular no setor de reciclagem de plásticos.
Ao atender às exigências fora da regulamentação e fornecer soluções para questões de higiene, o GAINnext faz parte de uma série de resoluções que abordam as complexidades da reciclagem de plásticos de grau alimentício, oferecendo assim um futuro sustentável e resiliente.
As soluções inovadoras da TOMRA serão mais sustentáveis no futuro. À medida que os níveis de pureza disparam para o líder definitivo, o sucesso dos clientes da TOMRA reside na capacidade de criar novas fontes de renda junto com um mundo sustentável para as gerações desfrutarem.
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Emman Omwanda
A especialidade de Emmanuel Omwanda reside nos mercados de criptomoedas, abrangendo tanto a análise fundamentalista quanto a técnica. Ele trabalhou anteriormente em diversos sites de mídia de criptomoedas antes de se juntar à Cryptopolitan, incluindo CoinEdition, The Crypto Basic, CryptoNews Flash e DroomDroom. Ele possui uma Licenciatura em Ciências (BSc.) em Matemática e Ciência da Computação pela Universidade Kenyatta, no Quênia, e está atualmente no último ano de graduação em Artes em Comunicação e Estudos de Mídia.
















