A TOMRA Recycling, líder mundial em tecnologias de classificação por sensores, desenvolveu o GAINnext™, uma solução inovadora baseada em inteligência artificial e Deep Learning para melhorar a recuperação e a pureza do alumínio forjado na indústria metalúrgica. Esta tecnologia permite identificar e separar com grande precisão a sucata de alumínio forjado da fundição de baixa liga, otimizando a qualidade do material reciclado e reduzindo impurezas como o silício.
O GAINnext™ complementa a tecnologia X-TRACT™ da TOMRA, que utiliza raios X para classificar metais de acordo com a sua densidade atómica. Enquanto o X-TRACT™ separa os metais pesados e produz resíduos de alumínio de alta pureza, o GAINnext™ utiliza câmaras RGB e redes neuronais para analisar milhares de imagens por milissegundo, distinguindo materiais de acordo com a forma e o tamanho com uma velocidade e precisão superiores à visão humana.
Além disso, a pureza das frações forjadas obtidas pode ser ainda mais melhorada com o AUTOSORT™ PULSE, um sistema que emprega espectroscopia a laser para identificar e classificar diferentes tipos de liga com grande exatidão.
Tom Jansen, diretor de vendas para o segmento metalúrgico da TOMRA, destaca que esta tecnologia amplia as capacidades do ecossistema GAINnext™, oferecendo uma solução eficiente e económica que reduz a necessidade de separação manual e permite aos recicladores produzir alumínio reciclado de alta qualidade para um modelo circular.
Desde 2019, a TOMRA tem aplicado o Deep Learning em diversas áreas de reciclagem e continuará a expandir estas tecnologias com novas aplicações em 2025.
