plastik-ambalaj.com

En gelişmiş derin öğrenme inovasyonu

TOMRA, gıdaya uygun yeni plastik ayıklama çözümüyle dünya genelinde sektörde bir ilke imza attı

TOMRA'nın, AUTOSORT™ ünitelerinde derin öğrenmeye dayalı ayıklama eklentisi olan GAIN için yaptığı kesintisiz yatırımlar sayesinde, PET, PP ve HDPE uygulamalarında gıdaya uygun plastikleri, gıdada kullanılamayan plastiklerden büyük hacimlerde hızlı ve verimli bir şekilde ayırmak ilk kez mümkün oluyor.

Gıdaya uygun ve gıdaya uygun olmayan ambalajlar, genellikle aynı malzemeden yapıldığı ve görsel olarak çok benzediği için bugün piyasada bulunan herhangi bir ayıklama sisteminin farkı algılaması ve ayıklaması güç oluyor. Bu nedenle gıdaya uygun ayıklama uygulamaları, şimdiye kadar sektörde büyük bir zorluk yaratıyordu. Ayrıca hijyen endişeleri ve her geçen gün daha büyük baskı yaratan yönetmelikler, geri dönüşümde gıda atıklarının işlenmesini daha da zorlu hale getiriyor. 

Bununla birlikte, TOMRA'nın GAIN teknolojisi (ürün, önemli bir inovasyon olması nedeniyle GAINnext™ olarak yeniden markalaştırılmıştır) şirketin AUTOSORT™ ünitelerinin ayıklama performansını daha da geliştirerek tüm bu zorluklara çözüm getiriyor. Böylece üniteler şirkete göre, zorlu ve hatta bazı durumlarda geleneksel optik atık sensörlerini kullanarak sınıflandırmanın imkânsız olduğu nesneleri tanımlayabiliyor.   

%95'in üzerinde saflık seviyeleri

Şirket, geleneksel yakın kızılötesi, görsel spektrometri veya diğer sensörlerini derin öğrenme teknolojisiyle birleştirerek bugün piyasada mevcut olan en doğru çözümü geliştirdiğini iddia ediyor. Bu çözümün sağladığı saflık seviyelerinin ise (İngiltere ve Avrupa'daki müşterilerin tesislerindeki ambalaj uygulamalarında %95'in üzerinde), TOMRA müşterilerine yeni gelir akışları için fırsatlar yaratacağı belirtiliyor.

TOMRA, ayrıca şirketin mevcut GAINnextTM ekosistemini tamamlayan iki farklı uygulamayı da piyasaya sürüyor: bunlardan biri daha temiz kâğıt akışları için kâğıdın mürekkepten arındırılmasına yönelik bir uygulama, diğeri ise daha da yüksek saflıkta PET şişe akışları için bir PET temizleme uygulaması oluyor. 

Şişeden şişeye dönüşümde kalite

TOMRA Geri Dönüşüm Başkanı Dr. Volker Rehrmann, şunları söylüyor: "On yıllardır ayıklama performansını iyileştirmek için yapay zekâ teknolojisini kullanıyoruz ancak bu son çığır açan uygulama, bizim için sektörde başka bir ilki işaret ediyor. Yapay zekâ, bildiğimiz şekliyle kaynak kurtarmayı dönüştürme gücüne sahip. En son gelişmiş derin öğrenme ve yapay zekâ uygulamalarımız, bu alandaki öncü konumumuzu güçlendiriyor. GAINnextTM, derin öğrenmenin gelişmiş kullanımıyla, gıdaya uygun ayıklama ve şişeden şişeye kalite gibi sektörümüz için yıllardır önemli zorluklar yaratan görevleri mümkün kılıyor. Yapay zekâ kullanımı, sıkılaşan yönetmelikler ve teknolojik açıdan gelişmiş çözümlere yönelik müşteri talebinin artmasıyla birlikte, en çok ihtiyaç duyulan zamanda malzeme döngüselliğini teşvik ediyor. TOMRA olarak ayıklamadaki değişime öncülük etmekten gurur duyuyoruz."

En karmaşık ayıklama görevlerini çözümleme

TOMRA Geri Dönüşüm Derin Öğrenme Ürün Müdürü Indrajeed Prasad ise; "Derin öğrenme teknolojisinin kullanımı, yalnızca manuel ayıklamayı otomatikleştirmekle kalmıyor, aynı zamanda sektörün daha ayrıntılı ayıklama yoluyla yüksek kaliteli geri dönüşüme ulaşmasını da sağlıyor. Binlerce nesneyi malzemesine ve şekline göre milisaniyeler içinde algılama yeteneği sayesinde GAINnextTM, en karmaşık ayıklama görevlerini bile çözebiliyor. Üstelik entegre derin öğrenme yazılımıyla gelecekteki taleplere uyum sağlama fırsatı da sunuyor. Tüketici markalarının daha yüksek saflıkta geri dönüştürülmüş içeriğe yönelik artan talebinin etkisiyle, çıktıların ayıklanmasına yönelik giderek daha sıkı hale gelen kalite gereksinimlerini karşılamak üzere bu yenilikçi ve gerekli çözümleri sunmaktan mutluluk duyuyoruz” şeklinde açıklıyor. 

Sahada kanıtlanmış teknoloji

GAINnextTM’in derin öğrenme teknolojisi sahada uzun yıllardır kanıtlandı. TOMRA, PE-silikon kartuşlarını polietilen (PE) akışlarından tanımlamaya ve ayıklamaya yönelik bir uygulamayla 2019 yılında derin öğrenme teknolojisini sektörde ilk kez tanıtan şirket oldu. Bunu 2022'de kısa bir süre sonra ahşap yongası sınıflandırması için bir uygulama izledi. Bugüne kadar, GAINnextTM eklentisine sahip 100'den fazla AUTOSORTTM ünitesi, dünya çapındaki malzeme geri kazanım tesislerinde kurulu bulunuyor.

Yepyeni uygulamaları ilk benimseyen şirketler arasında Berry Circular Polymers'ın tesisi, Birleşik Krallık'ın en büyük çoklu polimer tesisi olan Bristol'deki Viridor Avonmouth ve global Dentis Grubu’nun sahibi olduğu Fransız Nord Pal Plast gibi tesisler yer alıyor. 

Nextek Ltd'nin ve gelişmiş mekanik geri dönüşümden gıdada kullanılabilir geri dönüştürülmüş polimer üretmeyi amaçlayan Nextloopp girişiminin kurucusu ve CEO'su Profesör Edward Kosior, TOMRA test merkezini ziyaret ederek; "TOMRA'nın yapay zekâ sistemi GAINnextTM, geri dönüşüm endüstrisini plastik ambalaj ayıklamasında heyecan verici, önemli bir dönemece getirdi ve gıdaya uygun ambalaj uygulamalarında birçok plastikle ilgili döngüyü kapatmak için yeni fırsatlar yarattı. GAINnextTM piyasadaki en basitleştirilmiş, uygun maliyetli ve son derece verimli ayıklama sistemini hızlandırmaya hazırlanıyor. Sektörümüzün bu dönüşüm yolculuğunda ilerlediğini görmekten büyük gurur duyuyoruz” ifadeleri ile memnuniyetini dile getirdi.