Inovações tecnológicas permitem reciclar mais e melhor, gerando riqueza a partir do lixo e preservando o planeta

O processo de coleta e separação de materiais recicláveis é geralmente realizado manualmente por trabalhadores de cooperativas de reciclagem. Esse trabalho pode se tornar muito mais rápido, preciso e eficiente com o auxílio de tecnologias de ponta. Ao redor do mundo, empresas têm adotado sistemas de inteligência artificial e robótica para aprimorá-lo dramaticamente. São soluções capazes de identificar todo tipo de material, inclusive quais estão contaminados com comida ou outras substâncias.

Além de tornar os programas de reciclagem mais rápidos e eficientes, essas novas tecnologias são capazes de lidar com materiais difíceis de serem separados e reciclados. São materiais que, com os métodos tradicionais, acabam sendo descartados e indo parar em aterros sanitários. Dessa forma, novos materiais são reinseridos à cadeia produtiva das indústrias. Esse é o tipo de avanço necessário para escalar modelos de negócio baseados em economia circular, gerar riqueza a partir do lixo e preservar o planeta.

Nessa matéria, você conhecerá três empresas que estão adotando sistemas de inteligência artificial e outras tecnologias inovadoras no setor da reciclagem.

AMP Robotics: robôs inteligentes separam materiais recicláveis com precisão e rapidez

Nos EUA, a AMP Robotics desenvolve robôs coletores de lixo reciclável. Para “ensinar” esses robôs a distinguir diferentes materiais, seu sistema de inteligência artificial é alimentado por milhões de imagens, de logos a formatos de caixas e plásticos tingidos. Dessa forma, são capazes, por exemplo, de distinguir tubos de chantilly e potes de iogurte de plásticos limpos. Podem ainda separar materiais que tenham o logo de uma marca especificada.

Com o uso dessa tecnologia, a empresa de reciclagem Alpine Recycling, sediada no Colorado, EUA, foi capaz de incluir xícaras de café descartáveis aos tipos de materiais que é capaz de reciclar. Antes, esse material seria destinado a um aterro sanitário, agravando o problema do acúmulo de lixo.

Além disso, o sistema da AMP Robotics é capaz de monitorar que materiais estão sendo efetivamente reciclados. E assim geram insights sobre onde é possível implantar melhores sistemas de coleta.

Veja abaixo um dos robôs da empresa em ação. Batizado de Cortex, ele é capaz de separar 160 itens por minuto. Ainda mais importante do isso, é capaz escalar um processo muito difícil para as empresas tradicionais: separar fibras de celulose pós-consumo, de papelão a folhas de papel.

TOMRA: novos sensores ajudam a identificar materiais

Sensores de última geração também podem aprimorar a reciclagem. Na Noruega, a TOMRA desenvolveu sensores “quase infravermelhos” que geram informações sobre os níveis de umidade e de cloro dos itens que estão sendo lavados e separados. Sua tecnologia já foi instalada em aproximadamente 100 mil pontos de coleta ao redor do mundo.

Entre as inovações mais recentes da TOMRA está um sensor que reconhece bandejas feitas de PET, como aquelas usadas em praças de alimentação. E um laser que detecta objetos pretos, geralmente difíceis de distinguir. Ou formatos difíceis de identificar, como os dos tubos de silicone. Segundo a empresa, com o tempo, a inteligência artificial associada a esses sistemas serão capazes de detectar a presença de filmes plásticos dentro de plásticos rígidos.

E-bin: lixeira inteligente identifica o destino correto para o lixo reciclável

Bin-e

Essa startup polonesa lançou uma “smart trash can” equipada com sensores, câmeras e algoritmos de reconhecimento de imagem. Dividida em quatro compartimentos (para papel, plástico, vidro e metal), a lixeira analisa o tipo de lixo depositado e o direciona para o espaço correto. Também compacta o lixo e avisa quando um dos compartimentos estiver cheio. Como se não bastasse, as lixeiras da empresa estão conectadas entre si e trocam informações, para facilitar o processo de reconhecimento dos materiais descartados.

Veja como funciona:

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Com informações do Greenbiz e do e-Cycle.