Wiodący globalny dostawca rozwiązań do sortowania, firma Tomra Recycling, ogłosiła wprowadzenie trzech rewolucyjnych aplikacji do oddzielania tworzyw sztucznych PET, PP i HDPE przeznaczonych do kontaktu z żywnością od tworzyw sztucznych nieprzeznaczonych do kontaktu z żywnością. Przełom był możliwy dzięki intensywnym badaniom i rozwojowi firmy w zakresie technologii deep learning, będącej gałęzią sztucznej inteligencji. Dzięki nim powstał GAIN - oparty na technologii deep learning dodatek do sortowania dla znanych na całym świecie urządzeń AutoSort.
Do tej pory sortowanie produktów spożywczych było prawdziwym wyzwaniem dla branży, ponieważ opakowania spożywcze i niespożywcze są często wykonane z tego samego materiału i wizualnie bardzo podobne, co utrudnia rozróżnienie i oddzielenie ich przez jakikolwiek system sortowania dostępny obecnie na rynku. Kwestie higieny i coraz bardziej rygorystyczne przepisy branżowe dodają komplikują proces przetwarzania odpadów spożywczych w recyklingu.
Jednak technologia GAIN firmy Tomra - dziś przemianowana na GAINnext, aby oddać hołd znaczącej ewolucji produktu - rozwiązuje wszystkie te wyzwania poprzez dalsze zwiększanie wydajności sortowania jednostek AutoSort. Urządzenia firmy są obecnie w stanie identyfikować obiekt trudne, a w niektórych przypadkach nawet niemożliwe do sklasyfikowania za pomocą tradycyjnych optycznych czujników odpadów.
Poziom czystości powyżej 95%
Łącząc tradycyjne czujniki bliskiej podczerwieni, spektrometrię optyczną lub inne czujniki z technologią deep learning, Tomra opracowała najdokładniejsze rozwiązanie dostępne obecnie na rynku. Stopnie czystości osiągane przez to rozwiązanie - powyżej 95% dla zastosowań opakowaniowych w zakładach klientów w Wielkiej Brytanii i Europie - otworzą możliwości nowych źródeł przychodów dla klientów firmy.
Tomra wprowadza również dwie aplikacje niespożywcze, które uzupełniają istniejący ekosystem GAINnext: aplikację do odbarwiania papieru oraz aplikację do czyszczenia PET w celu uzyskania jeszcze wyższej czystości ich strumieni.
Jakość od butelki do butelki
Dr Volker Rehrmann, EVP, szef Tomra Recycling, komentuje: - Od dawna korzystamy z technologii AI w celu poprawy wydajności sortowania, ale ta najnowsza aplikacja oznacza dla nas kolejny branżowy przełom. Sztuczna inteligencja może przeobrazić proces odzyskiwania zasobów, jaki. znamy, a najnowsze wyrafinowane zastosowania deep learning i AI wzmacniają naszą pozycję pioniera w tej dziedzinie. Dzięki zaawansowanemu wykorzystaniu deep learning, GAINnext umożliwia sortowanie żywności i jakość od butelki do butelki, zadania, które przez wiele lat stanowiły poważne wyzwanie dla naszej branży. Wykorzystanie sztucznej inteligencji napędza obieg materiałów w czasie, gdy jest to najbardziej potrzebne, przy zaostrzających się przepisach i rosnącym zapotrzebowaniu klientów na zaawansowane technologicznie rozwiązania. W firmie Tomra jesteśmy dumni, że możemy napędzać zmiany w sortowaniu.
