Triagem de plástico baseada em IA garante rPP de qualidade alimentar

O projeto OMNI visa tirar partido da IA e da aprendizagem automática para identificar e separar o PP de qualidade alimentar dos resíduos domésticos pós-consumo. É um dos sete projetos selecionados em outubro de 2020 pela Citeo, empresa orientada para a redução dos impactos ambientais das embalagens domésticas e do papel.

Após 18 meses de investigação, o consórcio do projeto desenvolveu uma alternativa às soluções de marcação digital e física que requerem alterações em todo o sistema de embalagem. Numa unidade de demonstração, a Recycleye construiu e testou um modelo de IA baseado em resíduos recolhidos em cinco locais de França, fornecidos e caracterizados pela Valorplast. A IA e a triagem robótica alcançaram uma taxa de recolha de 50% do material de qualidade alimentar, com >95% de pureza. Esta operação de triagem produziu material utilizado para posterior descontaminação num piloto semi-industrial baseado em tecnologias de reciclagem mecânica prontas a utilizar. A TotalEnergies aproveitou então a sua experiência em polímeros para produzir rPP limpo e inodoro, adequado para aplicações de embalagem de alta qualidade.

O novo processo desenvolvido demonstrou a descontaminação eficiente de resíduos de PP de qualidade alimentar selecionados por IA e visão computacional e abre novas oportunidades para a circularidade das embalagens de polipropileno.