El objetivo del proyecto es desarrollar tecnologías de rápida implantación que sean capaces de caracterizar los materiales que se encuentran dentro del foso de almacenamiento para simular procesos que posteriormente puedan ser tecnificados o automatizados.
Su presidente, Ranjit Baxi, asegura que la automatización asistida por IA en los sistemas de clasificación de residuos impulsará la calidad de los materiales recuperados.
TOMRA, proveedor líder de soluciones de clasificación, y PolyPerception, empresa pionera en el análisis de residuos, amplían su alianza estratégica en materia de inteligencia artificial.
Ambas empresas buscan adaptar miles de instalaciones de recuperación de materiales en todo el mundo con capacidades avanzadas de IA para aumentar significativamente las tasas de reciclaje.
Investigadores de la Universidad de Waterloo utilizan IA para identificar micropartículas de plástico en aguas residuales con mayor precisión y velocidad.
Con acceso a más de 140 fuentes de datos y utilizando IA y automatización, la nueva aplicación ofrece un cálculo, verificación e información precisos del contenido reciclado de los productos.
[themoneytizer id=»17425-1″] El deep learning, que imita al aprendizaje humano, se presenta como una herramienta prometedora para encontrar soluciones a algunos retos considerados “imposibles” hasta el momento en el sector de reciclaje.
[themoneytizer id=»17425-1″] Un proyecto innovador de la empresa Watch&Act y el Grupo Defesa ha conseguido reducir un 30% las emisiones derivadas de la recogida y transporte de residuos de papel y cartón y aumentar un 50% la eficiencia de los procesos.
