Casi nueve de cada diez ayuntamientos del Reino Unido recogen ahora envases de cartón de alimentos y bebidas en la acera, por lo que ha sido toda una sorpresa que este mes se haya sabido que el país ha dejado de procesarlos en la práctica. Es uno de los ejemplos más claros de un problema que socava silenciosamente la economía circular: la brecha entre lo que recogemos y lo que realmente reciclamos. Un material solo se recicla si puede separarse de forma fiable, embalarse según las especificaciones y venderse a una empresa de reprocesamiento. Cuando la clasificación falla, el material que, de otro modo, sería reciclable acaba en los residuos no reciclables, y todas las promesas hechas a la ciudadanía sobre la recogida en la acera quedan sin cumplir. Por eso, la clasificación óptica de los envases de cartón es la respuesta al problema al que se enfrenta el Reino Unido en este momento. Los envases de cartón se encuentran en el centro mismo de este problema y demuestran exactamente por qué la clasificación, y no la recogida, es el verdadero cuello de botella.
¿Por qué resulta difícil la clasificación óptica de las cajas de cartón?
Un envase de cartón para bebidas parece sencillo, pero es uno de los artículos más complejos de una línea de clasificación: un laminado de cartón, polímero y una fina capa de aluminio, diseñado para mantener los alimentos frescos, pero difícil de identificar a gran velocidad. Las clasificadoras de infrarrojo cercano (NIR) leen primero la superficie que ven, por lo que un envase de cartón puede interpretarse erróneamente como papel o plástico, dependiendo de cómo caiga. Los clasificadores manuales pueden detectarlos, pero no de forma fiable al ritmo de producción que exige una planta moderna de clasificación de residuos (MRF). El resultado: envases de cartón en la paca equivocada, que contaminan otros flujos, o que se pierden por completo entre los residuos residuales.
Qué cambia la clasificación óptica de cajas de cartón basada en la inteligencia artificial, y dónde ya se está utilizando
La tecnología de Recycleye aborda el problema tal y como lo haría una persona: mirando. Nuestro sistema de visión artificial, entrenado con millones de imágenes reales de residuos, reconoce los artículos por su aspecto y forma, y no solo por la composición química de su superficie, por lo que puede identificar un envase de cartón como tal incluso en un flujo mixto de materiales reciclables secos muy denso, en el que la tecnología NIR por sí sola se vería engañada.
Esto no es solo teoría. Ya contamos con dos clasificadores ópticos con IA Recycleye QuantiSort® instalados y en funcionamiento en el Reino Unido, cada uno de ellos dedicado específicamente a la recuperación de cartón: separan limpiamente del flujo los envases de cartón de bebidas que los sistemas de clasificación tradicionales tienen más dificultades para detectar y producen pacas con las especificaciones adecuadas que las plantas de reprocesamiento pueden aceptar. La misma capa de visión también alimenta a Recycleye QualiBot®, nuestro brazo robótico de recogida, y, dado que cada artículo se detecta y se registra, los operadores obtienen una visibilidad en tiempo real de lo que fluye exactamente por su planta.
Situada en el norte de Inglaterra, esta planta utiliza la tecnología de clasificación óptica basada en inteligencia artificial de Recycleyes para identificar y separar los cartones con mayor precisión y eficiencia que los métodos de clasificación tradicionales, lo que contribuye a maximizar el rendimiento del reciclaje.
La clasificación es el verdadero cuello de botella de la economía circular
Cada vez se recogen más residuos, pero no se recuperan, porque la precisión y la rentabilidad de la clasificación no han avanzado al mismo ritmo que las expectativas. La economía circular no falla en la acera, sino en la línea de clasificación. La clasificación óptica de los envases de cartón cambia esa ecuación: al reconocer materiales complejos tal y como lo haría una persona y actuar a la velocidad de una máquina, hace que sea viable la recuperación de flujos difíciles. Las dos unidades QuantiSort® ya dedicadas a la clasificación de envases de cartón son la prueba de que la tecnología para cerrar esa brecha existe, funciona y ya está en funcionamiento hoy en día.
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