TOMRA lance un nouvel eBook soulignant le pouvoir transformateur de l'IA dans le domaine du recyclage 

L’e-Book téléchargeable gratuitement démystifie la technologie du deep learning, en expliquant ses modes opératoires. Il présente ses applications pratiques et ses performances dans des tâches complexes de tri. La séparation de matériaux auparavant difficiles à classer devient possible grâce à l'entraînement de vastes ensembles de données. Des premiers procédés à base de tri manuel jusqu’à la vision d’usines autonomes basés sur l'IA, l'histoire des technologies de tri est retracée. 

Un tri plus granulaire, une transparence accrue des usines et de nouvelles sources de revenus

L'eBook détaille les synergies en marche, les avantages obtenus avec la combinaison de l'apprentissage profond et les capteurs traditionnels dans les trieurs optiques. Une combinaison qui ouvre de nouvelles possibilités pour la récupération de ressources précieuses, l'amélioration de la pureté des matériaux et la création de nouvelles sources de revenus. Preuve en est avec GAINnext™ de TOMRA, une solution primée à de multiples reprises, dédiée à la récupération des plastiques de qualité alimentaire (PET, PP et PEHD), au nettoyage du papier, ou à la récupération haute pureté des canettes de boisson usagées en aluminium (UBC). Autre exemple : l'analyseur de déchets basé sur l'IA, PolyPerception, qui fournit un suivi et une classification en temps réel des flux de déchets.

On découvre donc au fil de la lecture, les avantages concrets des solutions basées sur le Deep Learning : flexibilité accrue, création de nouveaux flux de matériaux à haute valeur, précision de tri supérieure, automatisation avancée des usines, processus optimisés. Le guide présente également la gamme, de plus en plus étoffée, des applications de l'apprentissage profond proposées par TOMRA. L’eBook examine le rôle crucial de l'IA pour répondre aux exigences des réglementations, elles aussi en constante évolution. Récemment, celle sur les emballages et les déchets d'emballages (PPWR), qui va nécessiter des capacités de tri supérieures pour répondre aux objectifs de l'économie circulaire. Embrassant l'avenir, l'eBook présente une vision du futur où l'IA pourrait permettre la mise en place d'usines de recyclage entièrement transparentes et auto-optimisées.

Un guide qui encourage les recycleurs et les transformateurs à exploiter le potentiel transformateur de l'IA.

Fabrizio Radice, vice-président, responsable des ventes et du marketing chez TOMRA Recycling, commente : « Ce recueil constitue une ressource précieuse pour la communauté mondiale du recyclage, en expliquant clairement que le deep learning n'est pas un concept futuriste, mais déjà une solution concrète qui apporte des avantages significatifs et ouvre la voie à une véritable économie circulaire. En rendant accessible la technologie et en présentant des applications concrètes, notre objectif est d'encourager les recycleurs et les transformateurs à exploiter le potentiel transformateur de l'IA. Nous montrons comment cela permet d’atteindre de nouveaux objectifs opérationnels, de répondre à la demande croissante de contenus recyclés, et au final, d’identifier de nouvelles opportunités commerciales. »