Como a IA pode resolver problemas de detecção de longa data para recicladores

Em março, a SME Recycleye de desenvolvimento de IA organizou um webinar com a gerente técnica de vendas Paloma Aldeguer, que apresentou uma visão geral detalhada de como a IA e a robótica podem ser usadas no setor de triagem e reciclagem.

A Recycleye é uma empresa de tecnologia em crescimento que usa aprendizado de máquina avançado, visão computacional e robótica para mercantilizar resíduos. Foi fundado em 2019 por graduados do Imperial College London, tem um acordo exclusivo com o fabricante de robótica FANUC e apoio da Microsoft, e recebeu financiamento da União Europeia e do governo do Reino Unido. A empresa está atualmente focada em resíduos domésticos urbanos, trabalhando com clientes no Reino Unido, França, Itália, Alemanha e Austrália.

Aldeguer começou seu discurso introduzindo a automação na triagem de resíduos e explicando o controle de qualidade automatizado. A chave para isso é um sistema de visão alimentado por algoritmos de aprendizado profundo que se concentram no reconhecimento de imagem com base no tipo de material, bem como na forma e no brilho. O sistema de visão então alimenta a unidade robótica que realiza a separação de materiais residuais, incluindo resíduos, papel, HDPE e alumínio. Equipar os robôs com recursos como mecanismo de seis eixos e otimizar os algoritmos garante que essa tecnologia possa dar suporte ao processo de classificação, de acordo com Aldeguer.

Aldeguer disse: “Os catadores manuais se cansam naturalmente em um turno de oito horas. Com nossos sistemas de visão monitorando esses dados, pudemos ver que a pureza diminui lentamente ao longo do tempo.”

Paloma Aldeguer. Crédito de imagem: Recycleye.

O uso da robótica resolveu esse desafio por meio de consistência e desempenhos altamente confiáveis.

“Em outras palavras”, acrescentou Aldeguer, “não há pausas para ir ao banheiro ou feriados… as operações 24 horas por dia, 7 dias por semana, também resultam em 110% a mais de produtividade, o que significa que o tratamento de resíduos mais que dobra. Se pensarmos grande e aumentarmos isso, poderíamos dobrar as taxas de reciclagem”.

A Recycleye tem trabalhado com a Total, Valorplast e Citeo, na tentativa de identificar PP de grau alimentício com 97% de pureza, o que representa um exemplo claro de onde a IA se destaca. Equipar os jogadores para alinhar as purezas com a legislação em constante mudança é crucial para a tecnologia robótica.

A reciclagem traz resultados

Como exemplo, Aldeguer fez referência ao esquema de amostragem no Reino Unido, que originalmente exigia que 0,05% dos resíduos fossem amostrados. São 60 kg de 120 toneladas (métricas) de resíduos. O novo esquema EPR, no entanto, foi publicado e o requisito de amostragem agora é de 60 kg de 75 toneladas. A introdução de tecnologia como os sistemas de visão da Recycleye pode permitir 100% de rastreabilidade no fluxo, superando de longe os requisitos necessários.

Outras discussões com a WRAP resultaram nos principais benefícios de aumentar a capacidade de frequência de amostragem sem a necessidade de encontrar mais espaço para armazenar fardos ou encontrar mais capacidade de mão de obra, bem como a capacidade de obter alta precisão em proporções e quantidades. Isso poderia dar mais visibilidade e permitir que os produtores pagassem um valor justo pelos materiais.

Tudo isso precisa ser suportado com alta precisão de detecção, sem a qual não há modelo de negócios.

Aldeguer vê a IA como complementar a tecnologias como o NIR, pois também é capaz de detectar itens pretos e basear essa detecção em muito mais do que apenas o tipo de material. Por exemplo, a capacidade de separar bandejas PET de garrafas PET, o que as máquinas convencionais não são capazes de fazer, e a capacidade de separar latas de alumínio de aerossóis de alumínio.

Eles começam a despertar o interesse das instalações de recuperação de materiais (MRFs), segundo Aldeguer.

Aprofundando na triagem de plásticos, Aldeguer destacou a flexibilidade que esta tecnologia tem. Em muitos MRFs, as linhas são divididas ao meio. O que o robô faz envolve a correspondência cruzada e a separação de fluxos de jazz HDPE, bem como a remoção de resíduos de ambos os lados: “Os resultados foram absolutamente incríveis”, disse Aldeguer. “Superamos as expectativas ao atingir 99% de pureza em HDPE. Esses resultados justificaram absolutamente a necessidade de inteligência artificial no lixo.”

Aldeguer reconfirmou que a IA deve permanecer complementar a outras tecnologias, como classificadores ópticos, já que a Recycleye visa ultrapassar os limites em pureza, eficiência e granularidade.

Fonte: Interplas Insights | Rob Coker

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