27 marzo 2023 08:40
L'utilizzo di sistemi di visione sempre più avanzati, combinati con algoritmi basati sull'intelligenza artificiale, possono aiutare gli impianti di selezione ad aumentare le rese e ridurre gli scarti. In particolare, viene sfruttato il cosiddetto 'deep learning', algoritmi che consentono ai computer di imitare l’apprendimento umano basato sull’esperienza.
Il software viene "addestrato" a riconoscere un oggetto sottoponendogli migliaia di immagini del manufatto, nelle sue diverse tipologie, prese da angolazioni diverse e con differenti condizioni di luce e ambientali.
Tomra Recycling Sorting sta lavorando da alcuni anni in questo ambito con la piattaforma Gain (leggi articolo) e, di recente, ha siglato una partnership con la start-up PolyPerception, con l'obiettivo di affinare ulteriormente l'analisi continua del flusso dei rifiuti basata su computer vision e deep learning. Tomra, inoltre, sosterrà l'accelerazione dello sviluppo commerciale di PolyPerception.
"È fantastico vedere le capacità e l'approccio innovativo di PolyPerception all'analisi dei materiali nei diversi flussi di rifiuti attraverso il deep learning - afferma Felix Flemming, Senior Vice President Head of Digital di Tomra Recycling Sorting -. È la prima volta che collaboriamo con una start-up in maniera così stretta e sin dalle fasi iniziali. Siamo convinti che questa collaborazione porterà benefici tangibili all'industria del riciclo poiché, combinando selezione e analisi dei materiali, il recupero sarà maggiore".
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Lucy Plast ridisegna la circolarità degli imballaggi secondari puntando su servizi di recupero e gestione del fine vita.