Clasificación de residuos a partir de inteligencia artificial

La tecnología de separación basada en IA allana el camino hacia nuevas aplicaciones de ciclo cerrado para fracciones de plástico especialmente difíciles de separar.

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La inteligencia artificial y el reciclaje de plásticos aparentan no tener mucho en común. Sin embargo, en la práctica pueden generar una simbiosis que aporta enorme valor. Steinert, empresa de tecnología de clasificación de residuos y la empresa de reciclaje RE Plano, ubicada en Bochum, Alemania y filial del grupo Remondis, han trabajado empleando inteligencia artificial para superar los desafíos asociados al reciclaje de PE y PP.

RE Plano tiene el objetivo de crear ciclos cerrados para poliolefinas, como ya se ha realizado en la industria del PET, clasificando por color y por material. El objetivo es utilizar plásticos que vienen de las plantas de separación de Remondis provenientes de envases ligeros, y convertirlos en PCR de alta calidad. Para conseguirlo, y para gestionar el sistema de forma económica, es necesario separar también fracciones de plástico a menudo despreciadas debido a la dificultad que supone distinguirlas. Este es el caso de los plásticos blancos o de colores naturales, además de los envases de una o varias capas. De esta forma, hay que separar dichas fracciones en purezas superiores al 97% tanto en tipo como en color de plástico.

La tecnología de Steinert denominada “Intelligent Object.Identifier” combina sensores de color y sensores de infrarrojo cercano (NIR) con una tecnología de imagen hiperespectral (“hyper spectral imaging”, HSI). Esta combinación abre nuevas posibilidades a tareas de separación que hasta ahora no se podían abordar con los métodos convencionales.

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Entre ellas se halla la separación de fracciones de plástico difíciles de diferenciar, pero también la de cartuchos de silicona, que pueden contaminar una fracción de plástico de PE hasta hacerla inservible. La tecnología permite llevar la separación a un nuevo nivel gracias a otras propiedades específicas y detectables de forma óptica y, así, respaldar la visión de RE Plano de conseguir ciclos cerrados para el PE y el PP mediante la eficiencia y la innovación tecnológica.

Resultados y sostenibilidad

El resultado de la colaboración es una planta de separación ultramoderna que se halla entre las iniciativas de reciclaje de plásticos más innovadoras de Europa. “Tras solo cuatro meses de construcción hemos conseguido hacer realidad una planta de separación que, gracias a su eficiencia, permite mejorar los procesos para obtener plásticos más uniformes y puros”, destaca Harald Lehmann, desarrollador de negocio y director de la filial de RE Plano Bochum.

El sistema tiene capacidad para separar unas 30.000 toneladas al año, siendo este un gran paso hacia una economía circular de los plásticos. Asimismo, simboliza la misión conjunta de Steinert y RE Plano de ampliar los límites de lo posible en la separación de plásticos y de dar forma a un futuro sostenible en el que los recursos se puedan reutilizar de manera infinita.

En una entrevista con el semanario K-MAG, revista de Messe Düsseldorf en la feria K, Michael Köster de Steinert habla acerca de la colaboración, de la tecnología innovadora de clasificación y de la manera en que los procesos controlados con inteligencia artificial pueden mejorar la calidad y la eficiencia del reciclado de plásticos. “En el flujo de materiales hay sustancias extrañas que no se pueden separar con la tecnología convencional. Un ejemplo de ello son los cartuchos de silicona fabricados a partir de HDPE, que pueden contener residuos de silicona y, por tanto, contaminar el producto de clasificación de PE. Los sistemas de clasificación Steinert pueden clasificar estos materiales mediante programas de clasificación basados ​​en IA. Lo mismo se aplica a los envases de una o varias capas. Además, se puede mejorar la fiabilidad de la clasificación de materiales blancos y de colores naturales”, explica Köster.

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La tecnología Intelligent Object.Identifier combina sistemas de NIR y una cámara de color que miran al mismo punto de la cinta transformadora, en lo que el proveedor ha llamado una fusión de sensores. “Como la información de ambos sensores se superpone tan perfectamente (ya que el material de la cinta no puede moverse entre el sensor 1 y el sensor 2), esta información es el mejor material didáctico para que una IA genere nuestros programas de clasificación. También utilizamos una cámara NIR de imágenes hiperespectrales. Tiene una resolución espacial y espectral muy superior a la de los escáneres punto a punto convencionales en el espectro del infrarrojo cercano. Esta información adicional también ayuda a generar programas de clasificación de IA especialmente fiables”.

Ultra alta pureza

La tecnología abre nuevas aplicaciones de clasificación, y además permite que las aplicaciones existentes se puedan ejecutar con más confabilidad. Concretamente en la planta de Bochum se obtienen purezas superiores al 97%, lo que supone por primera vez una pureza similar a la de los ciclos de PET. “Para entrenar la IA, los materiales deben escanearse previamente en nuestro centro de pruebas. Este es un proceso más complejo que con los materiales convencionales. Sin embargo, ya lo hemos hecho con muchos productos, como por ejemplo con los cartuchos de silicona, para que estos programas de clasificación puedan utilizarse inmediatamente”, explica Köster.

El uso de IA es un paso más hacia lograr una industria de reciclado de alta calidad, para poder continuar mejorando la disponibilidad del material de salida altamente puro que se necesita en diversas industrias. Con esto es posible vislumbrar tareas de aprovechamiento que van más allá del downcycling, y que permiten cerrar el ciclo en aplicaciones de mayor valor.