Tomra Gainnext permite la clasificación de plástico alimentario

27/03/2024

Tomra presenta GAINnext, una innovadora solución de clasificación de residuos plásticos aptos para uso alimentario.

Tomra Recycling, fabricantes de soluciones de clasificación de residuos, acaba de lanzar tres aplicaciones revolucionarias para separar plásticos de calidad alimentaria de los no alimentarios. Se trata de GAINnext, apto para PET, PP y HDPE, y que utiliza Deep Learning (aprendizaje profundo), un tipo de Inteligencia Artificial. Esta solución completa las reconocidas unidades Autosort de Tomra.

Hasta ahora, la clasificación de plásticos de calidad alimentaria era muy compleja, ya que los envases, tanto alimentarios como no alimentarios, suelen estar fabricados con el mismo material y son visualmente muy similares. Esto dificultaba su identificación y separación por parte de los sistemas de clasificación existentes en el mercado.

Sin embargo, con GAINnext, la renovada tecnología GAIN de Tomra, se resuelve el problema, mejorando el rendimiento de clasificación de Autosort, que ahora es capaz de identificar hasta los productos más complejos.

Niveles de pureza de más del 95%

Al combinar su tradicional espectrometría en el rango del infrarrojo cercano (NIR) con otros sensores y con la tecnología Deep Learning, Tomra ha logrado un nivel de precisión inédito. Con GAINnext, según el fabricante, se logran grados de pureza de más del 95% para las aplicaciones de envases en las plantas de clientes en Europa.

Además, Tomra ha lanzado otras dos aplicaciones no alimentarias que complementan el ecosistema GAINnext. Se trata de una aplicación para destintar papel y generar flujos de papel más limpios y de otra para la limpieza de PET que optimiza los flujos de botellas de PET e incrementa el índice de pureza.

Uso de la Integligencia Artificial

Como apunta el Dr. Volker Rehrmann, vicepresidente ejecutivo y director de Tomra Recycling, «esta última innovación supone un hito para nosotros y otra primicia para la industria. La IA tiene el poder de transformar la recuperación de los recursos tal como la conocemos, y nuestras últimas y sofisticadas aplicaciones basadas en Deep Learning e IA refuerzan nuestra posición como pioneros en este campo».

«Con un uso sofisticado del aprendizaje profundo, continúa Rehrmann, GAINnext permite hacer un proceso de clasificación para alcanzar la calidad alimentaria y la calidad botella a botella. Ambas tareas han supuesto un importante desafío para nuestra industria durante muchos años. El uso de la IA está impulsando la circularidad de los materiales en un momento en el que más se necesita dada la exigente regulación y creciente demanda de soluciones tecnológicamente avanzadas por parte de nuestros clientes. En Tomra, estamos orgullosos de impulsar el cambio en el proceso de clasificación”.

Igualmente, Indrajeed Prasad, director de producto de Deep Learning de Tomra Recycling, añade: “El uso de la tecnología de aprendizaje profundo no solo automatiza la clasificación manual, sino que también permite a la industria lograr reciclados de alta calidad mediante una clasificación más granular. Gracias a su capacidad para identificar miles de objetos por material y forma en milisegundos, GAINnext resuelve incluso las tareas de clasificación más complejas. Además, con su software de Deep learning integrado, ofrece la oportunidad de adaptarse a las exigencias del futuro”.

La nueva solución GAINnext de Tomra podrá verse en el stand B6.339/438 que la firma tendrá en la feria IFAT, del 13 al 17 de mayo, en Múnich.

*Para más información: https://www.tomra.com/en/gainnext

MundoPlast

27.03.2024