TOMRA rafforza la sua posizione nell'IA con una partecipazione del 25% nella start-up PolyPerception, specializzata nell'analisi dei rifiuti
TOMRA, uno dei principali fornitori di tecnologie per la selezione ottica, e PolyPerception, start-up all'avanguardia nell'analisi dei rifiuti, ampliano la loro alleanza strategica nel campo dell’intelligenza artificiale.
TOMRA, azienda leader nelle tecnologie per la selezione dei rifiuti, consolida la sua presenza nell’ambito dell'intelligenza artificiale attraverso la partecipazione del 25% in PolyPerception, una start-up pionieristica che offre un monitoraggio del flusso dei rifiuti basato sull'intelligenza artificiale. La collaborazione tra TOMRA e PolyPerception è nata nel dicembre 2022; il nuovo investimento nell’azienda francese rappresenta un ulteriore passo avanti nell’adozione di tecnologie sempre più avanzate per il recupero delle risorse.
Volker Rehrmann, responsabile di TOMRA Recycling, ha dichiarato: "Grazie all’ampliamento della partnership con PolyPerception, siamo in grado di combinare i nostri sistemi di selezione dei materiali e il nostro monitoraggio basato su cloud con la loro innovativa analisi dei materiali. Questa sinergia ci consente di ottimizzare l'intero processo, offrendo un vantaggio significativo ai nostri clienti. Inoltre, ci consente di sfruttare i dati e l'esperienza di PolyPerception nel campo dell'intelligenza artificiale per migliorare continuamente le prestazioni dei nostri macchinari".
L’analisi dei rifiuti per gli impianti di selezione del PET
PolyPerception offre una soluzione di analisi dei rifiuti per gli impianti di selezione del PET. Misurando i dati nei punti critici del processo di selezione, l'azienda aiuta i centri di riciclo a valutare costantemente la qualità dei flussi di rifiuti selezionati; inoltre, contribuisce a identificare la presenza di materiale recuperabile nel flusso residuo, consentendo di regolare al meglio i parametri di selezione. Funziona anche da sistema automatico di conformità, garantendo il rispetto delle rigide normative che regolano il riciclo dei prodotti alimentari e la legislazione locale. Con l'aumento dell'attenzione normativa verso il riciclo dei materiali, PolyPerception prevede che la sua tecnologia innovativa verrà sempre più richiesta.
Nicolas Braem, co-fondatore e CEO di PolyPerception, ha aggiunto: "Siamo entusiasti di rafforzare la nostra partnership con TOMRA, come nostro alleato strategico e distributore. Grazie alla posizione di rilievo di TOMRA sul mercato e alla sua vasta conoscenza del settore, possiamo incrementare lo sviluppo della nostra tecnologia e ottenere una maggiore visibilità sul mercato per accelerarne la commercializzazione. Siamo inoltre entusiasti di esplorare ulteriori opportunità di collaborazione per promuovere la nostra mission: automatizzare i processi di selezione ancora più rapidamente. È una partnership vantaggiosa per entrambe le aziende!".
L’IA e i dati al centro di TOMRA
Per TOMRA, l'IA e i dati sono da tempo parte integrante delle attività di R&D e del portafoglio prodotti dell'azienda, con applicazioni specifiche nell'ambito del machine learning, dell’image recognition e delle infrastrutture. Nel 2019, l'azienda ha introdotto la prima tecnologia di deep learning del settore per la raccolta differenziata dei rifiuti: questa innovazione combina la tecnologia di deep learning con i sensori tradizionali di TOMRA, consentendo la selezione di materiali difficili da classificare, come nel caso delle cartucce di silicone PE che vanno rimosse dai flussi di polietilene (PE). Da allora, TOMRA ha continuato ad investire nello sviluppo del deep learning, considerato un sottoinsieme dell'IA e del machine learning. Nel 2022 è stata introdotta un'applicazione per la classificazione dei trucioli di legno. Rehrmann conferma: "Siamo convinti che l'IA, unita alla potenza dei nostri sensori, darà un forte impulso alla circolarità dei materiali. I nostri team di sviluppo interni stanno lavorando alacremente; ci saranno presto interessanti aggiornamenti!"
Dida foto: Volker Rehrmann, responsabile di TOMRA Recycling
NEWS
