PICVISA revoluciona el reciclaje de vidrio con inteligencia artificial

PICVISA, empresa líder en soluciones de clasificación óptica para el reciclaje y la gestión de residuos, lanza una mejora revolucionaria en su sistema ECOGLASS con la integración de Inteligencia Artificial (IA). Esta tecnología permite una separación más precisa de los residuos de vidrio, aumentando la recuperación de material reciclable y reduciendo el desperdicio.

El desafío del reciclaje de vidrio: una oportunidad para la IA

El vidrio es un material 100% reciclable y puede reutilizarse indefinidamente sin perder calidad. Sin embargo, solo el 78% del vidrio de envases se recicla en Europa, según la Federación Europea del Vidrio de Envases (FEVE). Esto significa que millones de toneladas terminan cada año en vertederos o se desaprovechan en los procesos de clasificación.

La dificultad radica en la separación de impurezas como cerámica, porcelana o plásticos, así como en la identificación de vidrios oscuros, que suelen quedar fuera del circuito de reciclaje. Con la incorporación de IA en ECOGLASS, se puede aumentar la tasa de recuperación y mejorar la calidad del vidrio reciclado, reduciendo al mínimo la cantidad de material descartado.

ECOGLASS: inteligencia artificial para un reciclaje más eficiente

ECOGLASS es el sistema de clasificación óptica desarrollado por PICVISA específicamente para el tratamiento del vidrio en plantas de reciclaje. Ahora, con la integración de IA, el sistema mejora su precisión y eficiencia, permitiendo la recuperación de un mayor volumen de material reciclable con menor esfuerzo operativo.

Las principales ventajas de la nueva versión de ECOGLASS incluyen:

• Recuperación mejorada de vidrio reciclable. La IA reduce la pérdida de material útil, ayudando a aumentar la tasa de reciclaje y evitando que más vidrio termine en vertederos.
• Detección avanzada de vidrios oscuros. Gracias al procesamiento inteligente de imágenes, ECOGLASS puede identificar y clasificar con mayor precisión vidrios de colores oscuros, tradicionalmente difíciles de recuperar.
• Identificación de contaminantes por morfología. La IA no solo distingue los materiales por color, sino también por su forma, separando elementos como cerámica, plásticos o metales, que pueden afectar la calidad del vidrio reciclado.
• Menos intervención manual y mayor eficiencia energética. La IA optimiza la toma de decisiones en la clasificación, reduciendo la necesidad de intervención humana y minimizando el desgaste de los equipos, lo que se traduce en menores costes de operación y mantenimiento.
• Autoaprendizaje y adaptación continua. Gracias a la capacidad de autoaprendizaje de los algoritmos, el sistema mejora su rendimiento con el tiempo, adaptándose a nuevas composiciones de residuos y aumentando su precisión.