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EL ÚLTIMO EBOOK DE TOMRA MUESTRA EL POTENCIAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA INDUSTRIA DEL RECICLAJE
Imitando el aprendizaje humano, el deep learning -aprendizaje profundo- se muestra prometedor para encontrar nuevas soluciones a los desafíos de clasificación.
El deep learning está en auge en la industria del reciclaje. Así lo afirma el nuevo e-book de TOMRA Sorting llamado “Aprovechando el potencial de la IA”, referente mundial en clasificación basada en sensores, enfocado, en esta ocasión, en la inteligencia artificial. En él se aclara un error habitual en relación con la inteligencia artificial y se hace un repaso de las aportaciones que se han realizado en los 30 últimos años en la industria del reciclaje dejando claro el prometedor futuro que nos espera.
Según Daniel Bender, director técnico de Deep Learning de Tomra Sorting, "en los meses y años venideros, el deep learning será uno de los componentes más importantes de la inteligencia artificial, irá tomando fuerza en la industria del reciclaje. El deep learning se presenta, así como una solución prometedora para ofrecer soluciones a los desafíos de clasificación más complejos de la industria. Las empresas de reciclaje que integren la inteligencia artificial en la clasificación de material tendrán una ventaja significativa sobre las que no lo hagan".
El deep learning se basa en neuronas artificiales en múltiples capas, llamadas redes, y en una gran cantidad de datos para aprender a completar una tarea específica de clasificación basada en sensores. Las CNN (redes neuronales convolucionales) se utilizan principalmente para la detección y clasificación de objetos.
En el reciclaje, el aprendizaje tradicional de la máquina requiere características diseñadas por un experto en la materia. El aprendizaje profundo rompe con la tradición al aprender de miles de imágenes capturadas de tipos de materiales específicos, que deben ser separados en la tarea de clasificación. El aprendizaje profundo imita la actividad de un gran número de capas de neuronas en el cerebro humano para aprender tareas complejas.
El eBook, que se puede descargar de forma gratuita detalla cómo funciona el deep learning y en cómo aprende a identificar materiales para resolver problemas que hasta el momento resultaban difíciles de corregir con las máquinas de aprendizaje clásico. El eBook de TOMRA Sorting afirma que el deep learning es la clave para lograr tasas de detección más eficientes que la clasificación manual, elevando la pureza del material y reduciendo los costos.
Puedes descargar una copia en español del eBook de TOMRA Sorting sobre AI y deep learning aquí.
Sobre TOMRA Sorting Recycling
TOMRA Sorting Recycling diseña y fabrica tecnologías de clasificación basadas en sensores para el sector mundial de reciclaje y tratamiento de residuos. Ya hemos instalado más de 6,000 sistemas en más de 100 países.
TOMRA Sorting Recycling, responsable del desarrollo del primer sensor NIR de gran capacidad para aplicaciones de clasificación de residuos, sigue siendo pionera en el sector, dedicándose a la extracción de fracciones de alta pureza de flujos de desechos que maximiza tanto la rentabilidad como los beneficios.
TOMRA Sorting Recycling forma parte de TOMRA Sorting Solutions, que también desarrolla sistemas basados en sensores para la clasificación, división y procesamiento de análisis para los sectores alimentario, minero y de otro tipo.
TOMRA Sorting es propiedad de la sociedad noruega TOMRA Systems ASA, que cotiza en la Bolsa de Valores de Oslo. Fundada en 1972, TOMRA Systems ASA maneja un volumen de unos 876 millones de euros, y cuenta con una plantilla de unos 4.000 trabajadores.
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Damné Jesús Pérez Irigoyen es diseñador especializado en la generación de contenidos originales con enfoque en la narrativa y promoción de marca. Con 10 años de experiencia, ha participado en el desarrollo de proyectos de animación para cine, televisión y nuevos medios
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