19 jun. 2020

Las nuevas tecnologías, catalizador de la economía circular

Últimamente se habla mucho de la Industria 4.0 y de lo que esta puede lograr cuando se aplica de forma correcta a distintos segmentos industriales. En nuestro caso, el reciclaje.

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En TOMRA sabemos que la incorporación de las últimas tecnologías permite mejorar la gestión y acercarnos a un importante objetivo final: una economía verdaderamente circular que optimice el uso de los materiales y residuos y alargue su vida útil. Debemos apostar, de una vez por todas, por los principios de prevención, reutilización, reparación y reciclaje.

Pensamos que nuestros equipos de clasificación tienen capacidad para pensar y resolver grandes desafíos. Si a esto le unimos la captura de una cantidad masiva de datos, un adecuado almacenamiento en la nube, una tecnología basada en el deep learning y una maquinaria interconectada, tenemos las bases para ofrecer avances en la clasificación basada en sensores. 

Y es que, si bien es cierto que se están dando pasos significativos en la IA para satisfacer las necesidades de las operaciones de reciclaje, la tecnología lleva años aportando soluciones al sector. Un ejemplo de esto son los equipos de clasificación basados en sensores de los procesos de reciclaje que desde hace más de 30 años emplean algoritmos de IA para clasificar el material. 

Mucho ha llovido desde entonces. Inicialmente, la IA y la electrónica solo podían comparar los valores de grises o colores, y, basándose en las proporciones entre estos últimos, tomar una decisión basada en reglas para mantener o rechazar el material. Hoy los avances en la tecnología de las cámaras ofrecen una imagen multiespectral que, combinada con IA, permite detectar materiales más complejos y lograr una mayor precisión en la clasificación. El último desarrollo se ha logrado gracias al uso de Internet y a la maquinaria de la Industria 4.0, capaces de recoger grandes datos de clasificación en la nube, lo que permite un nivel de aprendizaje más profundo (deep learning) para avanzar en el proceso de clasificación.

Un futuro brillante

La industria del reciclaje está, por tanto, en el amanecer de un nuevo y brillante futuro con la tecnología de clasificación basada en el deep learning. Ahora es posible automatizar aún más el proceso, mientras se aumenta la pureza del material. Con sensores correctamente seleccionados que observan el flujo de material y evalúan esa información a través de las CNN, hay un potencial virtualmente ilimitado para abordar las tareas de clasificación más difíciles de la industria.

Así, nuestra innovadora tecnología GAIN permite obtener una mayor capacidad de rendimiento de los equipos de clasificación basada en sensores. Actualmente GAIN se ofrece como complemento de la máquina AUTOSORT de TOMRA. Al clasificar objetos a partir de los datos recuperados por el sensor de la cámara RGB del AUTOSORT, GAIN logra unos niveles de pureza impensables hasta el momento, manteniendo además la velocidad de producción de la AUTOSORT. En el futuro, la IA de esta tecnología permitirá que las máquinas se adapten a los cambios en el flujo de materiales sin necesidad de reprogramación y que aprendan qué objetos deben ser retirados del flujo después de solo unas pocas muestras. 

Por último, la conectividad de la nube contribuirá a crear un fondo común de información, permitiendo que las falsas detecciones se incorporen al proceso de aprendizaje a través de múltiples máquinas. Esto es TOMRA Insight, una potente plataforma de datos basada en la nube que convierte las máquinas de clasificación en dispositivos conectados que generan datos durante el proceso. TOMRA Insight abre así la puerta a los usuarios a valiosas e innovadoras oportunidades de sus equipos de clasificación. Esta información puede transformar el proceso de clasificación haciendo que pase de ser un proceso operativo a ser una herramienta de gestión estratégica que permita tomar decisiones basadas en datos reales en cada paso de la cadena de valor y producción. Así, por ejemplo, el autodiagnóstico de los problemas de mantenimiento y el pedido anticipado de piezas de repuesto o de servicio técnico será una realidad para minimizar el tiempo de inactividad.

Mediante la adaptación del aprendizaje profundo, la IA en la industria del reciclaje seguirá ampliando los límites de las posibilidades de clasificación, lo que llevará a una recuperación de material que antes era inimaginable.

Fuente: Retema

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