TOMRA lanza una solución basada en deep learning para refinar chatarra de aluminio perfil

La primera aplicación de la tecnología de clasificación GAINnext en la industria metalúrgica da como resultado un aluminio de primera calidad listo para fundición.

La compañía de soluciones de clasificación basadas en sensores TOMRA Recycling ha ampliado su portfolio de reciclaje avanzado de metales con una innovadora solución basada en la IA para refinar la chatarra de aluminio perfil.

Este avance representa la primera aplicación de GAINnext, la revolucionaria tecnología de clasificación basada en el deep learning de TOMRA, en la industria metalúrgica.

Esta innovación basada en la IA permite a los procesadores y recicladores de chatarra limpiar las fracciones de aluminio perfil eliminando el aluminio cárter ligero (bajo en cobre y zinc pero alto en silicio) que aún está presente basándose en información visual. Se alcanzan así niveles de pureza excepcionales, con un bajo contenido de silicio. El resultado es un aluminio de primera calidad listo para fundición. GAINnext complementa así la solución X-TRACT de TOMRA, que realiza la separación en función de la densidad atómica.

X-TRACT, que incorpora tecnología de transmisión de rayos X (XRT), es el estándar del sector para separar el aluminio de los metales pesados en función de la densidad atómica. Esta solución clasifica inicialmente la zorba (metales no férricos mezclados triturados) para producir chatarra de aluminio de gran pureza (twitch). A continuación, refina ese twitch eliminando el aluminio cárter de alta aleación y el aluminio perfil de alta densidad. El resultado de este proceso es una fracción de alta calidad, que contiene tanto aluminio perfil, como pequeñas cantidades de cárter ligero que otros métodos de clasificación del mercado no pueden separar por completo.

Ahora, integrando GAINnext en el proceso de clasificación después de la TOMRA X-TRACT, se puede conseguir una fracción de perfil pura. GAINnext aprovecha todo el potencial del deep learning y las redes neuronales artificiales. Por medio de cámaras RGB, procesa rápidamente entre decenas y cientos de miles de imágenes por milisegundo, percibiendo y clasificando materiales por su forma, tamaño y dimensión con una precisión excepcional. Este avanzado sistema, entrenado durante años por los expertos de TOMRA, imita la visión humana pero con una velocidad superior, y facilita una clasificación de alto rendimiento de hasta 2 000 eyecciones por minuto. En su primera aplicación en la industria metalúrgica, mediante la detección y eliminación precisas de cárter ligero del aluminio perfil que produce la solución X-TRACT de TOMRA, GAINnext ofrece un producto  de pureza excepcionalmente alta que obtiene precios de mercado superiores.

Cerrar el círculo con AUTOSORT PULSE

Para quienes desean alcanzar niveles de granularidad aún mayores en la clasificación del aluminio, la fracción de perfil recuperada por GAINnext puede refinarse aún más utilizando el sistema AUTOSORT PULSE de TOMRA, que emplea espectroscopía dinámica de plasma inducido por láser (LIBS dinámica) para la identificación y clasificación precisas de diferentes tipos de aleaciones.

La revolucionaria AUTOSORT PULSE, lanzada en 2023, analiza con precisión la composición elemental en combinación con la detección láser dinámica avanzada para distinguir con precisión entre diferentes tipos de aleación, por ejemplo, aluminio de las series 5xxx y 6xxx.

Esta combinación de X-TRACT, GAINnext y AUTOSORT PULSE representa el cúlmen de la innovación en el ámbito de la clasificación, ofreciendo unos niveles de separación de materiales nunca vistos hasta el momento.

Tom Jansen, responsable del Segmento de Metales del Departamento de Ventas de TOMRA Recycling, comenta: «Estamos muy contentos con el lanzamiento de esta nueva aplicación basada en el deep learning para mejorar el aluminio perfil. El deep learning es una potente adición a nuestra tecnología tradicional basada en sensores, y la expansión de nuestro ecosistema GAINnext se ajusta a nuestra estrategia más amplia en el ámbito de la IA. Basándonos en nuestra experiencia y casos de éxito con GAINnext, confiamos en poder ofrecer a nuestros clientes del sector metalúrgico un valor añadido similar al que ya están disfrutando nuestros clientes de otros segmentos de residuos».

«Esta última aplicación mejora la clasificación mecánica en seco de fracciones de metales mixtas y ofrece una solución rentable con un bajo coste por tonelada gracias a su alto rendimiento y a la reducción significativa de los requisitos de clasificación manual -aáde Jansen-. Nuestros clientes podrán producir sistemáticamente aluminio de primera calidad listo para fundir con niveles de pureza excepcionales. Se trata de una notable mejora de nuestra cartera de soluciones de reciclaje de metales, y prevemos una amplia adopción por parte de los recicladores que buscan refinar la chatarra y generar materia prima de alta calidad para una fabricación circular».

TOMRA fue pionera en la tecnología deep learning en 2019, y GAINnext se ha probado sobre el terreno en diferentes flujos de reciclaje complejos, como  plásticos, papel, metales y madera. En 2024, TOMRA introdujo su innovadora GAINnext para separar los plásticos aptos para uso alimentario de los que no lo son para PET, PP y PEAD. Esta última ampliación del ecosistema GAINnext forma parte de la estrategia más amplia de la compañía en el ámbito de la IA. En 2025 se anunciarán más aplicaciones de GAINnext.