Nuevas soluciones con Inteligencia Artificial para separar plásticos aptos para alimentos

Deep learning impulsa la separación de plásticos aptos para uso alimentario, con pureza superior al 95% en PET, PP y HDPE, abriendo nuevas oportunidades en reciclaje.

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La industria del reciclaje enfrenta un desafío constante al intentar diferenciar con precisión los envases plásticos aptos para uso alimentario de los que no lo son. En respuesta a esta demanda, TOMRA Recycling ha dado un importante paso para la industria al presentar tres nuevas aplicaciones diseñadas para separar envases de PET, PP y HDPE de grado alimentario.

Basadas en deep learning, estas innovaciones prometen puridades superiores al 95%, lo que abre posibilidades de negocio en la reutilización botella a botella y en la producción de resinas de alta calidad para aplicaciones sensibles.

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A lo largo de su trayectoria, TOMRA se ha consolidado como un actor líder en el desarrollo de soluciones de clasificación basadas en sensores. Con la incorporación de la tecnología GAINnext™ (evolución de la anterior GAIN), la empresa busca potenciar sus unidades AUTOSORT™ y hacer posible la distinción incluso de aquellos plásticos que lucen de forma muy similar, pero difieren en su historial de uso (alimentario o no).

El reto de clasificar plásticos de calidad alimentaria

Hasta la aparición de esta tecnología, la industria había tenido problemas para identificar de manera precisa los envases de alimentos dentro de grandes flujos de desechos plásticos. La similitud visual y la complejidad en el manejo de residuos con restos alimenticios dificultaban la labor de las máquinas de clasificación convencionales. Además, el cumplimiento de regulaciones cada vez más estrictas, sumado a la creciente concientización sobre la higiene y la seguridad alimentaria, incrementó la necesidad de encontrar métodos de separación más efectivos.

Según datos presentados por la compañía, las nuevas aplicaciones de GAINnext™ permiten alcanzar grados de pureza superiores al 95%. Estas cifras se han logrado en plantas situadas en el Reino Unido y en Europa, destacando el potencial para que los recicladores obtengan fuentes de ingresos adicionales al acceder a mercados más exigentes. La capacidad de separar PET, PP y HDPE de uso alimentario brinda una mayor oportunidad de reincorporar estos materiales en circuitos de alto valor, como la fabricación de envases para alimentos o bebidas.

La IA en acción en el reciclaje de plásticos

El éxito de esta innovación radica en la combinación del tradicional análisis por infrarrojo cercano (NIR) con algoritmos de aprendizaje profundo. Así, cuando la unidad AUTOSORT™ detecta determinados patrones de material, GAINnext™ contribuye con una mayor precisión para distinguir si un plástico ha sido usado para envases de alimentos o para otro tipo de productos no alimentarios. El sistema es capaz de analizar miles de objetos por material y forma en cuestión de milisegundos.

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Este enfoque impulsado por inteligencia artificial “tiene el poder de transformar la recuperación de recursos”, señala el Dr. Volker Rehrmann, vicepresidente ejecutivo de TOMRA Recycling. De acuerdo con el directivo, la nueva generación de tecnología promete impulsar la “circularidad material en un momento en que más se necesita”, debido a las cambiantes regulaciones y a la alta demanda de plásticos reciclados con estándares de calidad avanzados.

Hasta la fecha, más de 100 unidades AUTOSORT™ con GAINnext™ se han instalado en instalaciones de recuperación de materiales a escala global. Algunas plantas reconocidas, como Berry Circular Polymers en Leamington Spa y Viridor Avonmouth en Bristol, ya han implementado estos últimos desarrollos, logrando mejorar la productividad y la uniformidad de la salida de materiales.

Otro aval significativo proviene de Nextek Ltd, líder en investigaciones de polímeros reciclados de grado alimenticio, cuya iniciativa NEXTLOOPP busca crear un flujo confiable de PP 100% reciclado apto para alimentos. El profesor Edward Kosior, su fundador, confirma que el uso de GAINnext™ “crea nuevas oportunidades” en un sector que demanda soluciones cada vez más precisas.

De cara al futuro, TOMRA enfatiza la importancia de adaptabilidad de su software, ya que la tecnología deep learning puede reentrenarse y ajustarse para clasificar nuevos productos que surjan por cambios en la composición de los desechos o por nuevas regulaciones.

Aplicaciones no alimentarias y horizontes de la IA en el reciclaje

Junto con las tres aplicaciones enfocadas en PET, PP y HDPE de grado alimentario, TOMRA planea lanzar otras funcionalidades adicionales a través de GAINnext™. Una de ellas abordará la limpieza de papel (destintado), mientras que otra se centrará en la “limpieza de PET” para lograr un flujo de botellas aún más puro.

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Estas mejoras buscan apoyar la labor de plantas de reciclaje que manejan materiales diversos y que requieren una clasificación más granular para cumplir con estrictos criterios de calidad.