Il fornitore di soluzioni di selezione, TOMRA Recycling, ha annunciato il lancio di tre applicazioni “rivoluzionarie” per separare la plastica alimentare da quella non alimentare per PET, PP e HDPE. L’azienda afferma che la svolta è stata resa possibile dalla ricerca e dallo sviluppo nel deep learning, un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale.

“Grazie al continuo investimento di TOMRA in GAIN – il componente aggiuntivo di smistamento basato sul deep learning dell'azienda per le sue unità AUTOSORT™ di fama mondiale – è ora possibile per la prima volta separare in modo rapido ed efficiente i prodotti di qualità alimentare da quelli non alimentari plastiche per PET, PP e HDPE su larga scala”.

Fino ad ora, spiega l'azienda, la selezione per uso alimentare si è rivelata una vera sfida per l'industria poiché gli imballaggi alimentari e non alimentari sono spesso realizzati con lo stesso materiale ed esteticamente molto simili, il che rende difficile per qualsiasi sistema di selezione oggi presente sul mercato differenziare e separare. Le preoccupazioni legate all’igiene e le normative di settore sempre più rigorose aggiungono un ulteriore livello di complessità alla gestione dei rifiuti alimentari nel riciclaggio.

Tuttavia, la tecnologia GAIN di TOMRA – oggi rinominata GAINnext™, in omaggio a quest'ultima evoluzione – può ora apparentemente risolvere tutte queste sfide migliorando ulteriormente le prestazioni di smistamento delle unità AUTOSORT™ dell'azienda in modo che siano in grado di identificare oggetti duri e , in alcuni casi, addirittura impossibile da classificare utilizzando i tradizionali sensori ottici per rifiuti.​

Livelli di purezza superiori al 95%
Combinando i suoi tradizionali sensori nel vicino infrarosso, spettrometria visiva o altri sensori con la tecnologia di deep learning, TOMRA afferma di aver sviluppato la soluzione più accurata disponibile oggi sul mercato. “E il grado di purezza che questa soluzione sta raggiungendo – oltre il 95% per le applicazioni di imballaggio negli stabilimenti dei clienti in tutto il Regno Unito e in Europa – aprirà opportunità per nuovi flussi di entrate per i clienti di TOMRA”.

TOMRA sta inoltre lanciando due applicazioni non alimentari che completano l'attuale GAINnext dell'azienda^TM ecosistema: un'applicazione per la disinchiostrazione della carta per flussi di carta più puliti e un'applicazione per la pulizia del PET per flussi di bottiglie in PET di purezza ancora più elevata.

Qualità da bottiglia a bottiglia
Il Dr. Volker Rehrmann, EVP, responsabile di TOMRA Recycling, commenta: “Utilizziamo da decenni la tecnologia AI per migliorare le prestazioni di selezione, ma quest’ultima applicazione innovativa segna per noi un altro primato nel settore. L’intelligenza artificiale ha il potere di trasformare il recupero delle risorse così come lo conosciamo, e le nostre più recenti e sofisticate applicazioni di deep learning e intelligenza artificiale rafforzano la nostra posizione di pionieri in questo campo. Con il suo uso sofisticato del deep learning, GAINnext^TM consente la selezione per uso alimentare e la qualità da bottiglia a bottiglia, attività che da molti anni rappresentano sfide significative per il nostro settore. L’uso dell’intelligenza artificiale sta favorendo la circolarità dei materiali in un momento in cui è maggiormente necessaria, con normative sempre più stringenti e una crescente domanda da parte dei clienti di soluzioni tecnologicamente avanzate. Noi di TOMRA siamo orgogliosi di guidare il cambiamento nella selezione”.

Risolvere i compiti di smistamento più complessi
Indrajeed Prasad, Product Manager Deep Learning presso TOMRA Recycling, aggiunge: “L’uso della tecnologia di deep learning non solo automatizza la selezione manuale, ma consente anche al settore di ottenere riciclati di alta qualità attraverso una selezione più granulare. Grazie alla sua capacità di rilevare migliaia di oggetti per materiale e forma in millisecondi, GAINnext^TM risolve anche i compiti di smistamento più complessi. Inoltre, con il suo software di deep learning integrato, offre l’opportunità di adattarsi alle esigenze future. Siamo lieti di poter lanciare queste soluzioni innovative e tanto necessarie per soddisfare i requisiti di qualità sempre più rigorosi per lo smistamento degli output, spinti dalla crescente domanda da parte dei marchi di consumo di contenuti riciclati a elevata purezza”.

Tecnologia collaudata sul campo
GUADAGNOsuccessivo^TM La tecnologia di deep learning di è collaudata sul campo da molti anni. TOMRA è stata la prima nel settore a introdurre la tecnologia di deep learning nel 2019 con un'applicazione per identificare e rimuovere le cartucce in PE-silicio dai flussi di polietilene (PE). Nel 2022 è seguita presto una richiesta per la classificazione del cippato. Ad oggi, più di 100 AUTOSORT^TM unità con GAINnext^TM sono installati presso impianti di recupero materiali in tutto il mondo

Tra i primi ad adottare le nuovissime applicazioni ci sono stabilimenti leader di mercato come l'impianto di punta di Berry Circular Polymers a Leamington Spa, Viridor Avonmouth a Bristol – il più grande impianto multipolimeri del Regno Unito – e lo stabilimento francese Nord Pal Plast, di proprietà dal Gruppo Europeo Dentis.

Feedback dal mercato sull'ultimo GAINnext^TM Gli sviluppi sono stati straordinariamente positivi, afferma l’azienda. Il professor Edward Kosior, fondatore e CEO di Nextek Ltd e della sua iniziativa NEXTLOOPP che mira a creare polimeri riciclati per uso alimentare da riciclo meccanico avanzato, è stato tra i visitatori più recenti del centro di test dell'azienda e ha commentato: “L'innovativo sistema di intelligenza artificiale di TOMRA, GUADAGNOsuccessivo^TM, ha spinto l’industria del riciclaggio verso un momento cruciale nella selezione degli imballaggi in plastica e crea nuove opportunità per chiudere il ciclo di molte materie plastiche nelle applicazioni alimentari. GUADAGNOsuccessivo^TM è pronta ad accelerare il sistema di smistamento più semplificato, conveniente ed altamente efficiente sul mercato. Siamo immensamente orgogliosi di vedere il nostro settore avanzare in questo percorso di trasformazione”.

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• Fonte: https://envirotecmagazine.com/2024/03/26/industry-first-claimed-for-food-grade-plastics-sorting-solution/