TOMRA, AUTOSORT™ 기계용 딥 러닝 애드온 출시
TOMRA Sorting Recycling은 업계를 선도하는 센서 기반 선별 기계의 성능을 더욱 향상시키기 위해 GAINnext™이라는 딥 러닝 기반 선별 기술을 출시했습니다. GAINnext™ 기술은 회사의 AUTOSORT™ 장치에 대한 추가 옵션으로 제공될 예정입니다. GAINnext™은 센서 데이터에서 물체를 분류함으로써 이전에는 분리할 수 없었던 물체를 높은 순도로 분류할 수 있으며, AUTOSORT™의 처리 속도에 영향을 주지 않습니다.
11월 5일 이탈리아 리미니 전시 센터에서 열린 순환 경제의 모든 부문을 위한 유럽 최고의 행사인 에코몬도 박람회에서 TOMRA의 GAINnext™ 기술이 공식 출시되었습니다. 폐기물을 없애고 한정된 천연 자원을 재사용하여 진정한 순환 경제를 달성하려면 TOMRA의 선별 솔루션과 같은 기술이 필수적입니다.
이탈리아의 TOMRA Sorting Recycling 영업 관리자인 알렉산드로 그란지에는 다음과 같이 말합니다. "TOMRA는 선별 기술에 딥 러닝을 적용함으로써 시장을 선도하는 AUTOSORT™ 선별 기계에 더욱 정교하고 효율적인 기능을 더하고 있습니다. 또한 GAIN 기술은 선별 기계가 새로운 폐기물 스트림에 적응하는 데 도움이 될 것이며, 이는 우리가 순환 경제로 나아감에 따라 점점 더 중요해질 것입니다."
딥 러닝 알고리즘을 통해 향상된 선별
딥 러닝은 인공 지능(AI)의 한 방법으로서 컴퓨터가 인간의 학습을 모방할 수 있게 해줍니다. 인간은 다양한 물체나 재료를 식별하기 위해 이전에 보았던 것과 현재 보고 있는 것을 연관시킵니다. 기계는 똑같은 작업을 수행하도록 학습되지만 훨씬 더 빠릅니다. TOMRA 기계는 선별 초창기부터 인공 지능을 도입해 왔지만, 이 기술은 지속적으로 발전해 왔으며 이제 GAIN 기술은 딥 러닝 영역의 알고리즘을 통해 새로운 차원으로 발전했습니다.
기존 머신 러닝은 도메인 전문가가 설계한 기능이 필요한 반면, 머신 러닝의 하위 집합인 딥 러닝은 그렇지 않습니다. 수천 개의 이미지에서 선별 작업에서 분리해야 하는 특정 유형을 학습합니다.
딥 러닝은 복잡한 작업을 학습하기 위해 인간 두뇌의 수많은 뉴런 층의 활동을 모방합니다. 이러한 방식으로 기계 학습 중에 GAIN이 인공 뉴런을 연결하여 물체를 분류하는 방법을 학습합니다.
첫 번째 응용 분야는 실리콘 카트리지 선별입니다.
TOMRA가 출시하는 GAIN 기술의 첫 번째 버전은 카메라 정보를 사용하여 폴리에틸렌(PE) 스트림에서 PE-실리콘 카트리지를 배출하기 위해 특별히 개발되었습니다. 카트리지에 실리콘이 남아 있기 때문에 선별 결과를 정제하기 위해 원하는 PE 재료에서 카트리지를 분리해야 합니다.
GAIN은 일반적인 형태의 실리콘 카트리지를 감지할 뿐만 아니라 주로 2성분 접착제에 사용되는 더 작은 이중 카트리지, 변형되거나 부분적으로 파손된 카트리지도 감지할 수 있습니다. 에어 젯으로 재료를 분리하는 TOMRA의 기계 덕분에 현재 시중에 나와 있는 가장 빠른 피킹 로봇 암도 어려움을 겪고 있는 클러스터화된 카트리지까지 선별할 수 있습니다.
이 새로운 기술은 수천 개의 이미지로 이 작업을 위해 훈련되었으며, 순차적으로 두 개의 시스템을 사용하여 전체 카트리지의 99%를 배출합니다.