Inteligência artificial espreita triagem prévia de resíduos recicláveis

Tecnologia apoiada em robôs abre contagem regressiva para a separação manual
Inteligência artificial espreita triagem prévia de resíduos recicláveis

Colocada em sinuca de bico pelos sensores de infravermelho próximo (NIR), a triagem manual de resíduos recicláveis aparenta já ter entrado em contagem regressiva para pendurar as chuteiras, O prenúncio da aposentadoria transparece da aproximação da tecnologia de Inteligência Artificial (IA) das bancadas de seleção de rejeitos, informa artigo no portal Icis. Até o momento, a separação manual de sucata plástica para reciclagem predomina em realidades díspares entre si como EUA, América Latina, África e em países emergentes da Ásia. Nos EUA, por sinal, um estímulo para a corrida atrás de soluções da IA nessa direção aflora da desanimadora constatação da agência norte-americana de proteção ambiental (EUA) de que uma fração inferior a 10% dos plásticos pós-consumo no país é hoje reciclada e, entre as barreiras a essa recuperação é citado o processo de separação do refugo. Em suma, pelo esquema de triagem vigente, recomenda-se o trabalho com fornecimento uniforme de garrafas e containers, e itens fora dessas conformidades não são detectados nas esteiras transportadas monitoradas pelos separadores recrutados e acabam desperdiçados nos aterros.

Nos EUA, investimentos promissores na adequação de IA à triagem de resíduos plásticos têm sido capitaneados por empresas como AMP Robotics, Perfect Sorting Consortiium (PSC) e GreyParrot. Em suma, a tecnologia de IA pode ‘ensinar’ robôs a detectar lixo plástico reciclável com base em atributos como cor, formato, material, marcas ou mais de 100 subcategorias de materiais pós-consumo recuperáveis. Estudo de caso da AMP já atesta que, com uso de IA, o índice médio de triagem duplica em relação à operação manual e, além da rapidez, são palpáveis os ganhos em acurácia e consistência da seleção da sucata aproveitável. A empresa PSC já envereda pela Europa com sua tecnologia de triagem por IA e a AMP já tem sua solução esquadrinhando mais de bilhões de itens/ano em cerca de 200 instalações nos EUA, Europa e Japão. A propósito, a separação por IA ainda carece de homologação para trabalho em grande escala e, em paralelo, desponta a necessidade, em paralelo à sua evolução, se desenvolver novos tipos de embalagens recicláveis para a IA se habilitar a separar tanto as versões consolidadas de embalagens como as estreantes nas prateleiras

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