TOMRA lancia una piattaforma di intelligenza artificiale di nuova generazione e amplia l’ecosistema GAINnext™ con nuove applicazioni basate sul deep learning
Dalla trasmissione di dati all’interpretazione: un agente IA a supporto del riciclo
La nuova piattaforma con agente IA sviluppata da PolyPerception consente all’analizzatore di rifiuti di compiere un balzo evolutivo impressionante: la soluzione di analisi dei rifiuti basata sull’intelligenza artificiale ottimizza infatti le prestazioni di selezione attraverso il tracciamento dei materiali end-to-end. Una delle innovazioni più significative è l’interfaccia in linguaggio naturale. Gli operatori possono ora interagire con i dati dell’impianto in modo semplice, ponendo per esempio domande come: “In che modo la modifica delle impostazioni sulla linea di recupero ha influito sulla purezza?”. Con l’IA che diventa il motore della selezione, la piattaforma è in grado di comprendere il contesto e di fornire risposte immediate in linguaggio naturale accompagnate da analisi dettagliate dei dati, superando così la barriera tecnica tra fogli di calcolo di difficile comprensione e decisioni operative da prendere.
Mentre i tradizionali strumenti di IA utilizzati nel settore si limitano a “leggere” e riportare i dati, questa piattaforma dispone anche di funzionalità di “scrittura”, che le consentono di agire come un vero e proprio agente dotato di intelligenza propria all’interno dell’impianto. Anziché limitarsi a osservare i flussi di materiale, è in grado di creare attivamente report di qualità personalizzati e impostare avvisi operativi in pochi secondi, grazie alla sua profonda conoscenza del processo di riciclo.
“Con l’introduzione della nostra nuova piattaforma basata su agente IA, gli impianti di riciclo acquisiscono ora un nuovo livello cognitivo”, ha dichiarato Nicolas Braem, amministratore delegato e cofondatore di PolyPerception. “I dati non vengono solo riportati: vengono interpretati, spiegati e trasformati in informazioni utili in pochi istanti. Gli operatori possono interagire in modo naturale con l’impianto, porre domande, analizzare il comportamento con i materiali e ricevere risposte chiare e concrete in tempo reale”.
Dati trasparenti e funzioni di ricerca avanzata
Questa tecnologia all’avanguardia garantisce la massima trasparenza, consentendo alle aziende di riciclo di integrare i dati degli impianti direttamente nei propri sistemi gestionali esistenti. Ciò permette ai responsabili di consultare le statistiche sui rifiuti o i livelli di purezza tramite le proprie dashboard, senza dover accedere a un sistema separato.
La piattaforma introduce inoltre due nuovi e potenti metodi di ricerca per aiutare gli impianti a rispondere all’evoluzione dei flussi di materiale:
- Ricerca per somiglianza: gli operatori possono fare clic con il tasto destro del mouse su un oggetto sospetto, come una sigaretta elettronica, per esempio, per identificare immediatamente tutti gli altri oggetti visivamente simili presenti nel flusso. Ciò è fondamentale per individuare potenziali fattori di rischio di incendio, come le batterie, senza dover addestrare un nuovo modello di IA.
- Ricerca per testo e marca: gli utenti possono cercare marche o tipi di oggetti specifici, come “sacchi neri chiusi” o “pannolini”, per vedere in tempo reale esattamente cosa passa attraverso l’impianto.
“L’IA fa da sempre parte del DNA di TOMRA, ma ora stiamo entrando in una fase completamente nuova” ha affermato Lars Enge, Executive Vice President (EVP) e responsabile di TOMRA Recycling. “Con l’acquisizione della quota di maggioranza di PolyPerception stiamo andando oltre l’IA come strumento di selezione per arrivare a considerarla come il motore dell’intelligenza dell’impianto di riciclo. Combinando i nostri sistemi di selezione avanzati e le nostre soluzioni digitali con la piattaforma di IA di PolyPerception stiamo creando una soluzione end-to-end che non si limita a ottimizzare le macchine, ma ridefinisce radicalmente il modo in cui gli impianti operano”.
Espansione dell’ecosistema GAINnext™
Per chiudere il cerchio con il progresso tecnologico, TOMRA ha anche introdotto tre nuove applicazioni di deep learning per il proprio ecosistema GAINnext™. Questa soluzione mira a risolvere i cronici colli di bottiglia del settore, dove la tradizionale selezione basata su sensori ha raggiunto i propri limiti.
La prima applicazione risponde alla crescente domanda di vaschette in PET per uso alimentare, dato che questo materiale sta diventando una nuova materia prima fondamentale, al pari delle bottiglie in PET. Grazie all’addestramento di GAINnext™ su migliaia di immagini, il sistema è ora in grado di distinguere, in base alla forma e alla destinazione d’uso, le vaschette per il cibo pronto o dei reparti gastronomia del supermercato dagli imballaggi di largo consumo o di uso medico. Questa innovazione consente di ottenere livelli di purezza superiori al 95%, dimostrando che la selezione delle vaschette in PET non rappresenta più una sfida tecnologica, ma un’opportunità commerciale concreta.
Nel settore del recupero del metallo, TOMRA sta lanciando un’applicazione ad alta precisione per le “polpette di rame”, a supporto di un mercato dell’acciaio che sta intraprendendo il proprio percorso verso la decarbonizzazione. Il nuovo GAINnext™ identifica automaticamente materiali compositi complessi in rame e acciaio, come gli indotti dei motori, anche in flussi ossidati o sporchi, garantendo una selettività eccezionale e aiutando le aziende di riciclo a trasformare rottami di bassa qualità in materia prima di alta qualità per fonderia.
La terza novità è una soluzione ad alta produttività per il recupero dell’alluminio delle lattine per bevande usate (UBC) dai flussi di materiale: un’applicazione lanciata con successo in Nord America e ora adattata al mercato europeo. L’applicazione GAINnext™ UBC offre una produttività fino a 33 volte superiore rispetto alla selezione manuale, garantendo una purezza del 98% o superiore. Rilevando e rimuovendo all’istante i materiali non UBC, il sistema offre un percorso più efficiente e automatizzato per il riciclo da lattina a lattina.
Una svolta tecnologica
“Queste innovazioni segnano una vera e propria svolta tecnologica per il settore”, ha dichiarato in conclusione Enge. “Il deep learning non si limita più a migliorare i singoli processi o ad affrontare sfide di selezione sempre più complesse: collega direttamente le informazioni acquisite ad azioni in tutto lo stabilimento. Stiamo andando oltre il rilevamento ad alta velocità, verso una nuova era della selezione intelligente e connessa, in cui le sfide complesse vengono risolte e i dati vengono interpretati, contestualizzati e comunicati direttamente all’operatore.
Ancora una volta, TOMRA si dimostra all’avanguardia nell’innovazione e trasforma l’intelligenza artificiale più avanzata di oggi in un valore concreto e misurabile per i clienti”.
