La inteligencia artificial cambiará las reglas del juego de los envases de plástico
En el laboratorio de innovación KIOptiPack, los investigadores del Instituto Fraunhofer de Ingeniería de Procesos y Envases IVV trabajan con 51 socios de la industria y la ciencia para desarrollar herramientas innovadoras de optimización basadas en IA y una sala de datos que conecte a todos los actores de la industria del envasado y sus datos. El objetivo es utilizar las herramientas de IA para que los envases de plástico sigan circulando en el futuro.
Los plásticos son ligeros, duraderos y fáciles de procesar: auténticos materiales polivalentes. Por eso no es de extrañar que más del 60% de los productos envasados en Alemania estén envueltos en plástico. El objetivo de la industria del plástico es utilizar el diseño de envase ideal (diseño para reciclar) para promover la economía circular, minimizar el impacto sobre el medio ambiente y, al mismo tiempo, proporcionar una protección óptima a los productos envasados. Lo ideal es que los envases contengan la mayor cantidad posible de material reciclado. Un nuevo reglamento de la UE también exige que hasta el 35% de los envases de plástico se fabriquen a partir de materiales reciclados para 2030.
Aquí es donde entra en juego la investigación de KIOptiPack, uno de los dos laboratorios de innovación del AI Application Hub Plastic Packaging (véase más abajo "El AI Application Hub Plastic Packaging"), financiado por el Ministerio Federal de Investigación, Tecnología y Espacio. Junto con los socios del proyecto, los investigadores del Fraunhofer IVV están utilizando la inteligencia artificial para cambiar las reglas del juego en el reciclaje y para procesar el material reciclado y convertirlo en envases, con el fin de hacer frente a los retos técnicos y a las elevadas exigencias de la producción de envases. El objetivo es reducir los residuos plásticos, crear envases más sostenibles y satisfacer la demanda de materias primas reutilizándolas como reciclado para garantizar una mayor seguridad de suministro en Europa de una manera orientada al ciclo. Para ello, los investigadores del Fraunhofer IVV han desarrollado herramientas de optimización basadas en IA y las han puesto en red con ayuda de una sala de datos. De este modo, pueden tenerse en cuenta eficazmente los numerosos requisitos de los envases de plástico. En particular, esto también permite gestionar estos envases en el ciclo y optimizarlos de forma holística. Además de la cuestión de la compatibilidad medioambiental y el equilibrio ecológico, también se tienen en cuenta los aspectos de funcionalidad, diseño, aceptación del cliente y fabricabilidad. Una vez integrados todos los datos, las herramientas de IA sugieren los mejores diseños de envases posibles para un producto concreto, minimizando al mismo tiempo el uso de materiales. La sala de datos recopila y enlaza todos los datos digitales necesarios sobre propiedades, orígenes y destinos de los materiales. De este modo, proporciona una infraestructura común para el intercambio de datos entre fábricas. El modelo de datos en el que se basa el paquete completo, que hace posible en primer lugar el intercambio de datos entre los distintos agentes, también se desarrolló en el Fraunhofer IVV.
Digitalización de los flujos de materiales para proteger al consumidor
"Un espacio de datos compartido es esencial para incorporar mejor los reciclados a las soluciones de envasado", afirma el Prof. Dr. Andrea Büttner, Director del Fraunhofer IVV. "El reciclado es un material valioso. Pero la calidad del plástico reciclable debe ser la adecuada. Si los reciclados se contaminan con sustancias indeseables, como plásticos extraños, tintas de impresión o productos de degradación, su calidad puede disminuir considerablemente e incluso quedar inutilizados. En cuanto se reciclan los plásticos, en principio pueden contener impurezas". Esto plantea retos particulares a la industria. Desde los fabricantes de materiales reciclados hasta las empresas que producen películas de envasado y la industria alimentaria, se necesita por tanto un intercambio sistemático de datos y una terminología normalizada cuando se trata de plásticos. Esto afecta sobre todo a las poliolefinas, el mayor grupo de plásticos, que pueden cambiar significativamente durante su procesamiento.
AIayuda a elegir el método de reciclaje adecuado
"Se necesitan herramientas apoyadas en IA para garantizar que los reciclados puedan procesarse con un alto nivel de calidad. Nuestras soluciones de software modulares desarrolladas en el Fraunhofer IVV apoyan, entre otras cosas, la caracterización y el análisis de las propiedades de los materiales y vinculan los flujos de información de tal manera que se pueda identificar un campo de aplicación adecuado para los reciclados con propiedades fluctuantes", afirma el Dr. Matthias Reinelt, Jefe del Grupo de Modelado de Durabilidad y Embalaje del Fraunhofer IVV. "Nuestra herramienta de IA para la producción de envases utiliza toda la información posible sobre el reciclado para determinar el método de procesamiento óptimo, de modo que al final de la cadena de proceso, por ejemplo, un envase de yogur producido de forma sostenible con una distribución homogénea del grosor de las paredes y la forma deseada pueda acabar en el estante." Los investigadores también evalúan la calidad de los reciclados mediante métodos de análisis cromatográfico, que también utilizan herramientas de IA para mejorar la identificación de sustancias. El objetivo es evitar que reciclados inadecuados o contaminados entren en el ciclo a pesar de una buena clasificación.
Las herramientas de optimización basadas en IA y la sala de datos en red del Fraunhofer IVV y los socios del proyecto se integran a veces directamente en el proceso de producción de los respectivos fabricantes. De este modo, es posible realizar sugerencias en tiempo real para el procesamiento posterior en función del reciclado utilizado en las máquinas empleadas in situ.
Las herramientas de IAabordan la brecha del reciclado
El uso de reciclado en productos de plástico aumenta continuamente, pero a pesar de este desarrollo, la cantidad de plásticos reciclados no será suficiente para alcanzar las cuotas legales de uso de reciclado. La diferencia entre la oferta y la demanda de plásticos reciclados aumentará en los próximos años. Para 2030, se espera que la demanda de reciclados supere a la oferta en un 30%. "No podemos llenar el vacío de reciclaje en el sector de los plásticos a largo plazo con soluciones aisladas. Nuestras herramientas de optimización basadas en IA, que interconectan los flujos de materiales e información, abordan el problema. Estamos poniendo en red a los actores de una amplia gama de industrias e intentando responder mejor a la escasez de recursos", resume el profesor Büttner.
Expertos de la ciencia, la industria, la política y las asociaciones de toda Alemania debatirán toda la gama de temas relacionados con los plásticos, los envases y su reciclaje en el "Future Forum Plastics Cycle" que se celebrará en Berlín del 1 al 3 de julio. El objetivo es debatir conjuntamente formas innovadoras de avanzar hacia una economía circular que conserve los recursos, y poner en práctica soluciones concretas.
El "centro de aplicaciones de IA para envases de plástico"
51 socios del mundo empresarial, científico y social trabajan juntos en dos laboratorios de innovación para cerrar el círculo de los envases de plástico en la medida de lo posible: KIOptiPack para el diseño y la producción y K3I-Cycling para el reciclaje y la clasificación de materiales. Se crearon para permitir el intercambio de datos entre laboratorios y garantizar que todas las conclusiones pertinentes se tienen en cuenta en toda la cadena de valor.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Alemán se puede encontrar aquí.
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