A mediados de abril, la empresa Bulk Handling Systems (BHS) anunciaba la llegada de la tecnología Max-AI™, un sistema de inteligencia artificial que identifica los materiales reciclables y otros elementos para la recuperación. A través de la tecnología de Deep Learning, Max-AITM emplea redes neuronales multicapa, junto con un sistema de visión por computador, para ver e identificar objetos de manera similar a como lo hace una persona.

La tecnología impulsará mejoras en el diseño de la instalación de recuperación de materiales (MRF), la eficiencia operacional, la recuperación, la optimización del sistema y el mantenimiento.

El primer equipo disponible que utiliza la tecnología Max-AITM realiza funciones de control de calidad. El equipo ‘Autonomous QC’, clasifica los flujos de envases después de la clasificación realizada por un separador óptico de NRT. Este separador utiliza su sistema de visión para ver el material, su inteligencia artificial para pensar e identificar cada elemento, y un robot para recoger objetos específicos. El sistema es capaz de tomar decisiones de clasificación múltiples de forma autónoma, por ejemplo recuperando separadamente bandejas termoformadas, aluminio y plásticos mezclados mientras se elimina el residuo de una corriente de botellas de PET. Todo esto se hace a rendimientos que exceden las capacidades humanas.

Max-AI™-Autonomous-QC

La primera unidad comercial autónoma QC ya está en operación en el Centro de Recuperación de Materiales (MRF) de Servicios de Atenas en Sun Valley, California. La planta de reciclaje recibió el Premio a la Excelencia de la Asociación de Residuos Sólidos de Norte América (Solid Waste Association of North America, SWANA). Fue una planta de reciclaje ideal donde realizar la primera instalación de clasificadores robóticos Max-AITM para complementar la avanzada tecnología de separación de pantalla, aire y óptica ya en uso. Integrándose perfectamente con los separadores ópticos existentes de la compañía NRT, los equipos Max-AlTM proporcionan una solución totalmente autónoma de la clasificación de PET, realizando el control de calidad del flujo de PET durante los dos turnos diarios de la planta.

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Artículo publicado en: FuturENVIRO #40 Mayo 2017