IA: un cambio de juego para los envases de plástico
Economía circular para los envases
En el laboratorio de innovación KIOptiPack, investigadores del Instituto Fraunhofer de Ingeniería de Procesos y Embalaje IVV trabajan con 51 socios de la industria y el sector de la investigación para desarrollar herramientas innovadoras de optimización basadas en IA y un espacio de datos que conecte a todas las partes interesadas de la industria del embalaje y sus datos. El objetivo es utilizar herramientas de IA para reciclar los envases de plástico en el futuro.
Los plásticos son ligeros, duraderos y fáciles de procesar, lo que los convierte en materiales realmente versátiles para casi cualquier aplicación. Por eso no es de extrañar que más del 60% de los productos envasados en Alemania estén envueltos, embolsados o embalados en plástico. El objetivo de la industria del plástico es apoyar la economía circular mediante un diseño de envases ideal (diseño para reciclar), minimizar el impacto medioambiental y, al mismo tiempo, proporcionar una protección óptima a los productos envasados. Lo ideal es que los envases estén compuestos por la mayor cantidad posible de material reciclado. Las nuevas normativas de la UE también exigen que los envases de plástico estén hechos de hasta un 35% de material reciclado como mínimo para 2030.
Esta es la investigación que está llevando a cabo KIOptiPack, uno de los dos laboratorios de innovación que forman parte del AI Application Hub on Plastic Packaging, financiado por el Ministerio Federal de Investigación, Tecnología y Espacio de Alemania. Junto con sus socios de proyecto, los investigadores del Fraunhofer IVV están utilizando la inteligencia artificial para cambiar las reglas del juego en el reciclaje y el procesamiento de material reciclado en envases, con el fin de hacer frente a los retos tecnológicos y los altos estándares que implica la producción de envases. El objetivo es reducir los residuos plásticos, crear envases más sostenibles y reducir la demanda de materias primas mediante su reutilización como material reciclado, aumentando así la fiabilidad del suministro en Europa a través de un enfoque en la circularidad. Para lograrlo, los investigadores del Fraunhofer IVV han desarrollado herramientas de optimización basadas en IA y las han conectado a través de un espacio de datos. Este enfoque permite tener en cuenta de forma eficiente los numerosos requisitos que deben cumplir los envases de plástico. En particular, también abre vías para reciclar estos envases y optimizarlos en su conjunto. Además de la compatibilidad y el impacto medioambientales, también se tienen en cuenta los aspectos de funcionalidad, diseño, aceptación del cliente y viabilidad de fabricación. Una vez integrados todos los datos, las herramientas de IA sugieren los mejores diseños de envases posibles para un determinado producto, minimizando al mismo tiempo el uso de materiales. Para ello, el espacio de datos reúne todos los datos digitales sobre propiedades, orígenes y destinos de los materiales y cruza la información. De este modo, proporciona una infraestructura compartida para intercambiar datos más allá de las puertas de la fábrica. El modelo de datos subyacente al paquete completo, que permite en primer lugar el intercambio de datos entre las distintas partes interesadas, también se desarrolló en Fraunhofer IVV.
Digitalización de los flujos de materiales para proteger a los consumidores
"Para mejorar la incorporación de materiales reciclados en las soluciones de envasado, es crucial contar con un espacio de datos compartido", afirma Andrea Büttner, directora del instituto en Fraunhofer IVV. "El plástico reciclado es un material valioso. Pero la calidad del plástico reciclable tiene que ser la adecuada. Si el material reciclado se contamina con sustancias no deseadas, como otros tipos de plástico, tintas de impresión o productos de degradación, puede mermar gravemente la calidad e incluso inutilizar el material. Una vez reciclados, los plásticos pueden contener contaminantes en principio". Y eso plantea un reto especial para la industria. Esto significa que toda la industria, desde los productores de materiales reciclados y las empresas que fabrican películas de envasado hasta el sector alimentario, necesita compartir sistemáticamente los datos, así como un lenguaje único para tratar los plásticos. Los materiales implicados son principalmente poliolefinas, que representan el mayor grupo de plásticos y pueden cambiar sustancialmente durante su procesamiento.
La IA ayuda a elegir el método de reciclado adecuado
"Las herramientas basadas en IA son imprescindibles cuando se trata de reciclar materiales plásticos de alta calidad. Las soluciones de software modulares que desarrollamos en Fraunhofer IVV ayudan en aspectos como la caracterización y el análisis de las propiedades de los materiales, y enlazan diferentes flujos de información de tal manera que se puede identificar un campo de aplicación adecuado para materiales reciclados con propiedades fluctuantes", afirma Matthias Reinelt, jefe del grupo de Modelado de Vida Útil y Embalaje de Fraunhofer IVV. "Nuestra herramienta de IA para la producción de envases utiliza toda la información posible sobre el material reciclado para determinar la cadena de procesamiento óptima, de modo que lo que acabe en las estanterías de las tiendas sea un vaso de yogur fabricado de forma sostenible con un grosor de pared homogéneo y la forma deseada, por ejemplo." Los investigadores también analizan la calidad de los materiales reciclados mediante cromatografía, que a su vez también se basa en herramientas de IA para mejorar la identificación de sustancias. El objetivo aquí es evitar que materiales reciclados inadecuados o contaminados entren en el ciclo, lo que puede ocurrir incluso con una buena clasificación.
Las herramientas de optimización basadas en IA y el espacio de datos interconectado proporcionados por Fraunhofer IVV y sus socios del proyecto se incorporan incluso directamente a los procesos de producción de los fabricantes en algunos casos. Esto permite hacer sugerencias en tiempo real para el procesamiento posterior, en función de los materiales reciclados que se utilicen en las máquinas in situ.
Las herramientas de IA abordan la brecha de los materiales reciclados
El uso de materiales reciclados en los productos de plástico aumenta constantemente. Sin embargo, incluso a pesar de esta tendencia, el volumen de plásticos reciclados será insuficiente para alcanzar los niveles de materiales reciclados exigidos por ley. En los próximos años, esto provocará un desfase cada vez mayor entre la oferta y la demanda de plásticos reciclados. Para 2030, se prevé que la demanda de materiales reciclados supere a la oferta en un 30%. "Las soluciones aisladas no bastarán para salvar la brecha del reciclaje en el sector de los plásticos a largo plazo. Estamos abordando este problema con nuestras herramientas de optimización basadas en IA, que interconectan los flujos de materiales y de información. Estamos reuniendo a las partes interesadas de una gran variedad de sectores diferentes e intentando responder de forma más eficaz a la escasez de recursos", afirma Büttner.
Expertos del sector de la investigación, la industria, la administración y asociaciones de toda Alemania se darán cita en el evento Zukunftsforum Kunststoffkreislauf, que se celebrará en Berlín del 1 al 3 de julio, para debatir toda una serie de temas relacionados con los plásticos, los envases y el reciclado de ambos. El objetivo es reunir a personas para debatir enfoques innovadores sobre la transformación hacia una economía circular eficiente en el uso de los recursos y trasladar soluciones concretas a la práctica del mundo real.
El centro de aplicaciones de IA sobre envases de plástico
Para cerrar el ciclo de los envases de plástico en la medida de lo posible, 51 socios de la industria, el sector de la investigación y la sociedad civil colaboran en dos laboratorios de innovación: KIOptiPack, que se centra en el diseño y la producción, y K3I-Cycling, que se ocupa del reciclaje y la clasificación de materiales. Los laboratorios se crearon para permitir el intercambio de datos entre laboratorios y garantizar que todos los resultados pertinentes se tengan 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 Inglés se puede encontrar aquí.
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