A IA transforma os resíduos de plástico em materiais reciclados adequados para uso industrial
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No projeto «K3I-Cycling», o Instituto Fraunhofer de Resistência Estrutural e Fiabilidade de Sistemas (LBF), em colaboração com 16 parceiros, desenvolve métodos baseados em IA para a triagem de plásticos pós-consumo, por exemplo, provenientes do saco amarelo. Os investigadores de Darmstadt lideram o pacote de trabalho «Reciclagem e produção de materiais reciclados» e estão a desenvolver um conjunto de ferramentas para a avaliação e estabilização posterior dos materiais reciclados. Fabricantes de embalagens, empresas de reciclagem, marcas e autarquias beneficiam de parâmetros fiáveis. O projeto é financiado pelo Ministério Federal da Investigação, Tecnologia e Espaço (BMFTR).
Os resíduos mistos de embalagens leves (LVP) constituem uma fonte de matéria-prima complexa. A sua composição varia. As impurezas e o grau de envelhecimento influenciam a qualidade dos materiais reciclados obtidos a partir deles. É precisamente aqui que o projeto «K3I-Cycling» entra em ação.
Dos resíduos mistos de embalagens a materiais de qualidade fiável
No projeto financiado pelo BMFTR, o Fraunhofer LBF contribui no pacote de trabalho «Reciclagem e Produção de Reciclados» com a sua competência em avaliação de materiais, fiabilidade de sistemas, digitalização e circularidade. Os investigadores estão a desenvolver novos métodos para produzir materiais reciclados de plástico de alta qualidade a partir de resíduos mistos de embalagens leves. O foco centra-se na produção prática de materiais reciclados à escala laboratorial e piloto, na avaliação das propriedades dos materiais e no desenvolvimento de pacotes de aditivos. Entre estes contam-se também estabilizadores de base biológica, com os quais é possível melhorar de forma específica as propriedades dos materiais reciclados.
O Fraunhofer LBF combina a análise real de materiais com a aprendizagem automática. Os materiais reciclados de poliolefinas são classificados de acordo com o seu estado de envelhecimento e impurezas e agrupados em clusters de qualidade. Desta forma, surgem níveis de qualidade de materiais fiáveis. Estes podem ser incorporados em novas normas e passaportes digitais de produto. Assim, os investigadores tornam a complexidade técnica controlável e contribuem para garantir de forma fiável a reciclabilidade.
Os parâmetros de referência garantem segurança para aplicações exigentes
Os trabalhos fornecem parâmetros abrangentes e fiáveis para materiais reciclados de plástico de alta qualidade em produtos exigentes. Isto é importante para fabricantes de embalagens, empresas de reciclagem e marcas. Podem avaliar os materiais reciclados de forma mais específica e utilizá-los em aplicações que exigem elevados requisitos de qualidade e fiabilidade do material. Entre estas contam-se também as embalagens destinadas ao contacto com alimentos.
Para satisfazer estes requisitos, foi desenvolvido no âmbito do projeto o Artificial Neural Twin (ANT). Este modelo reproduz toda a cadeia de triagem, desde a recolha até ao utilizador final do material reciclado, e permite a otimização específica de parâmetros individuais (por exemplo, pureza, logística curta, preço baixo) ao longo de toda a cadeia de valor. A IA também é utilizada para proteger as instalações de triagem: o DangerSort consegue detetar e separar com segurança as baterias de lítio antes que estas provoquem incêndios. A indústria e os municípios beneficiam de bases de decisão mais fiáveis e de instalações à prova de falhas. Podem cumprir as taxas de reciclagem de forma economicamente viável, reduzir de forma mensurável as emissões de CO₂ e garantir o abastecimento de matérias-primas secundárias. Isto reforça uma economia circular europeia resiliente e combina o desenvolvimento virtual com a validação real.
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Alemão pode ser encontrado aqui.
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