Er wordt steeds meer gesproken over kunstmatige intelligentie – AI, Artificial Intelligence – toegepast op verschillende gebieden: van de meest creatieve tot de wetenschappelijke gebieden.
Het lijdt geen twijfel dat AI een van de grote revoluties is waarvan we getuige zijn en die de manier waarop we werken zeker kan veranderen.
Maar kunstmatige intelligentie levert ook een belangrijke bijdrage aan plastic recycling.
Hier zijn enkele belangrijke projecten die AI gebruiken om de inzameling, sortering en verwerking van plastic afval verder te verbeteren!
Efficiëntere eco-compactoren
Unilever heeft het eerste grootschalige plastic recyclingsysteem met behulp van kunstmatige intelligentie gelanceerd.
Het initiatief – dat momenteel in China wordt getest onder de naam Waste Free World – is het resultaat van een recente samenwerking tussen de Brits-Nederlandse groep, eigenaar van 400 merken op verschillende gebieden variërend van voedingsmiddelen tot hygiëneproducten, en Alibaba, een multinational die actief is in online handel. Dit samenwerkingsverband heeft een ware revolutie in de sector teweeggebracht door eco-compacteermachines te ontwerpen, die nu steeds populairder worden en in staat zijn om plastic verpakkingen automatisch te identificeren en te sorteren.
Inzameling heeft geen geheimen meer!
De start-up ReLearn heeft Nando uitgevonden, een futuristisch systeem op basis van kunstmatige intelligentie dat de hoeveelheid, het type en de kwaliteit van de gescheiden afvalinzameling kan meten.
De gegevens van de eerste proefprojecten, die enkele maanden geleden van start zijn gegaan, hebben al bevestigd dat de efficiëntie van de inzameling met ongeveer 58% is toegenomen.
Maar hoe werkt het?
Nando is een netwerk van kleine draadloze videocamera’s die direct op de inzamelbakken worden geïnstalleerd. Van daaruit fotografeert het systeem wat er wordt weggegooid en stuurt de gegevens vervolgens via het Wi-Fi-netwerk naar de cloud. Kunstmatige intelligentie identificeert vervolgens het type en de hoeveelheid, en op basis hiervan worden rapporten samengesteld om consumenten te helpen de meest juiste keuze te maken bij het weggooien van afval, waardoor het bewustzijn over de beste praktijken voor optimale afvalinzameling wordt verspreid.
Geavanceerde sortering
Het gebruik van steeds geavanceerdere vision-systemen, samen met op kunstmatige intelligentie gebaseerde algoritmen die het menselijk leren en ervaren nabootsen, kan sorteerinstallaties echt helpen om de opbrengst te verhogen en de hoeveelheid afval te verminderen.
Dit wordt aangetoond door de technologie die Tomra Recycling Sorting, een pionier in de sector, heeft ontwikkeld in samenwerking met de start-up PolyPerception: software die ‘getraind’ is om een object in zijn verschillende soorten te herkennen, om zo de continue analyse van de afvalstroom op basis van computer vision en deep learning verder te verfijnen.
Steeds effectiever recyclen
Kunstmatige intelligentie en machinaal leren combineren om het percentage gerecyclede kunststoffen in Industrie 4.0 te verhogen: een belangrijk doel dat nu werkelijkheid wordt!
Dankzij het project ReCircE (Digital Lifecycle Record for the Circular Economy), gepromoot door de non-profitorganisatie Technologie-Initiative SmartFactory KL, is het inderdaad gelukt om een digitale pas te creëren waarmee een register van productlevenscyclusinformatie kan worden aangemaakt, om zo de verwijdering, scheiding en recycling van kunststoffen te vergemakkelijken.
Maar liefst 50 leden van onderzoeksinstituten, universiteiten en bedrijven uit de kunststofverpakkingsproductiesector nemen deel aan dit belangrijke initiatief, met als doel recycling nog efficiënter te maken.
Steeds geoptimaliseerde afvalverwerking
In Oostenrijk werd het AI-Waste onderzoeksproject opgestart met als doel het optimaliseren van het volledige plastic afvalverwerkingsproces.
Het doel is om de recyclingquota met minstens 10% te verhogen door middel van beeldherkenningsmethoden en machine data-analyse, gecombineerd om de algehele afvalverwerking te optimaliseren. De beeldanalysesoftware past deep learning-algoritmen toe, die leren om afval te herkennen en te onderscheiden op basis van bijvoorbeeld materiaal en kleur, waardoor de sortering verder wordt verbeterd.
Slim beheer van kunststofafval
Wat als het mogelijk zou zijn om de kwaliteit van afvalinzameling te beoordelen nog voordat het verwerkt is? Dankzij kunstmatige intelligentie kan dat!
De Hera Group en IBM Garage hebben samengewerkt om een innovatieve AI-technologie te ontwikkelen met als doel het terugwinnen en recyclen van afval te optimaliseren.
De Hera Group – die jaarlijks meer dan 6 miljoen ton afval verwerkt – is zich ervan bewust dat effectieve recycling begint met een goede inzameling en heeft kunstmatige intelligentie de juiste oplossing gevonden om de kwaliteit te verhogen. De samenwerking met IBM Garage resulteerde in een kunstmatige intelligentie-oplossing die het soort afval al herkent bij het legen van de straatbakken
We zijn benieuwd naar de verdere ontwikkelingen en toepassingen in de recyclingsector van deze innovatieve en fascinerende technologie!