A TOMRA Recycling, fornecedora global de soluções de triagem de resíduos, anunciou umanova aplicação para a tecnologia GAINnext™. Utilizando deep learning, um método de inteligência artificial (IA), o processo aperfeiçoa a seleção e a pureza da triagem de latas de bebidas (UBC), plásticos e madeira, aumentando a eficiência e a receita das recicladoras e trazendo melhores condições para o trabalho dos profissionais.
“Essa solução é projetada para maximizar a recuperação de materiais a partir de resíduos das embalagens. Uma IA sofisticada que consegue identificar e remover automaticamente, por exemplo, materiais não-UBC, como garrafas de alumínio, latas de alimento e plásticos, além de diferenciar uma latinha de bebida de um aerossol”, explica Daniel Ghiringhello, head of sales da TOMRA no Brasil. A tecnologia tem capacidade de triagem 33% maior que no processo manual.
O GAINnext™ também oferece vantagens para a reciclagem do plástico. O especialista explica que um maquinário de triagem padrão, equipado com infravermelho, não consegue diferenciar um tubo de plástico de outro de silicone, por exemplo. “O silicone é um resíduo contaminante, que prejudica a reciclagem do PEAD (polietileno de alta densidade). Essa tecnologia consegue fazer essa diferenciação, evitando perdas no caminho da reciclagem”, diz. A distinção de embalagens de polietileno tereftalato (PET) alimentício e não-alimentício, polipropileno (PP) e polietileno de alta densidade (PEAD) também são destaque.
“Também podemos aplicar o GAINnext™ na reciclagem de madeira. Com a tecnologia de deep learning é possível identificar o que é madeira natural de outros materiais, como MDF e compensados. Com isso, cada resíduo pode ser reciclado de maneira ideal”, conta Ghiringhello. O especialista salienta que essa tecnologia já existe, mas é pouco explorada pelo mercado madeireiro no Brasil.
Segundo o especialista, a tecnologia permite aumentar a qualidade dos produtos finais das recicladoras. “O GAINnext™ garante pureza excepcionalmente altaao material triado. Isso quer dizer que tudo que é separado pela máquina da TOMRA tem alta qualidade em tempo reduzido”. Isso traz para a indústria uma solução a necessidades ambientais (volume de resíduos enviados para a reciclagem) e sociais (melhor condições às pessoas envolvidas no processo).
“A tecnologia utiliza uma câmera RGB equipada com um algoritmo de deep learning, treinado com milhares de imagens para reconhecer os resíduos com base em suas características, como forma e tamanho. Ela consegue processar até 2.000 operações por minuto”, explica. A IA também consegue identificar objetos sobrepostos, calculando suas posições e garantindo uma triagem de alta precisão.
