בינה מלאכותית וטכנולוגיית הדמיה היפרספקטרלית מובילות מהפכת עופרת, תעשיית מיחזור מתכות מובילה עידן חדש של זיהוי מדויק

[אסן, גרמניה]– חצרות מיחזור, המשויכות באופן מסורתי למכונות שואגות ולהרים של גרוטאות מתכת, עוברות בשקט טרנספורמציה עמוקה המונעת על ידי בינה מלאכותית (AI) וטכנולוגיית חיישן-תקדמתית. לאחרונה, טכנולוגיית מיון המשלבת אלגוריתמים של הדמיה היפרספקטרלית ואלגוריתמים של למידת מכונה עשתה התקדמות פורצת דרך במפעל פיילוט המופעל על ידי קבוצת Scholz, חברת מיחזור מתכות מובילה באירופה. זה מסמן עידן חדש עבור תעשיית מיחזור המתכות, העובר מ"גריסה גולמית" ל"זיהוי מדויק ברמה-מולקולרית".

במשך זמן רב, מיחזור מתכות, במיוחד המיון העדין של-מתכות לא-ברזליות בעלות ערך גבוה (כגון אלומיניום, נחושת ופליז), היה אתגר משמעותי עבור התעשייה. טכנולוגיות מסורתיות להפרדה מגנטיות וזרם מערבולת יכולות להסיר ביעילות מתכות ברזליות וכמה מתכות לא-ברזליות, אך הן נאבקות עם סדרות סגסוגות אלומיניום מורכבות יותר. לדוגמה, הבחנה בין סגסוגת 7075 בעלת חוזק גבוה- המשמשת במסגרות מטוסים לבין סגסוגת 3004 הנפוצה המשמשת בפחיות משקה הייתה כמעט בלתי אפשרית. זה הוביל לערבוב והמסה של כמויות עצומות של דרגות מתכות שונות, וכתוצאה מכך ירידה במחזוריות, הגורמת לאובדן ערך כלכלי משמעותי וסותר את עקרון הליבה של כלכלה מעגלית: "הפקת המרב מהמשאבים".

צוואר בקבוק טכנולוגי זה נשבר כעת באופן מכריע. הליבה של המערכת החדשנית שהושמה בהצלחה היא "עין חדה" המסוגלת "לראות" את טביעת האצבע המולקולרית של מתכות-חיישן הדמיה היפרספקטרלי. שלא כמו העין האנושית או מצלמות סטנדרטיות, טכנולוגיה זו לוכדת מידע ספקטרלי מפורט ביותר המשתקף ממשטחי מתכת על פני מגוון רחב של אינפרא אדום לאור נראה. כל סגסוגת מתכת, בשל הבדלים קלים בהרכב היסודות ובמבנה המיקרוסקופי שלה, מציגה חתימה ספקטרלית ייחודית, בדומה לטביעת אצבע אנושית.

עם זאת, לפרש את הכמות העצומה של נתונים ספקטרליים באופן ידני יהיה בלתי אפשרי. כאן נכנס לתמונה כוחה של בינה מלאכותית. ד"ר אנה ובר, המובילה הטכנית של הפרויקט מחברת השותפה Spectral Vision, הסבירה, "הכשרנו מראש את המערכת על ידי 'הזנתה' בעשרות אלפי נקודות נתונים ספקטרליות מסוגי מתכת שונים. באמצעות למידה עמוקה, מודל הבינה המלאכותית יכול כעת לזהות את דרגת הסגסוגת המדויקת של כל פיסת גרוטאות על המסוע במהירות אמיתית ובמהירות אנושית מעבר{5}}.

התהליך במפעל של קבוצת Scholz יעיל בצורה מרשימה: שברי מתכת גרוסים מתרוצצים לאורך מסוע-במהירות גבוהה, נסרקים באופן מיידי על ידי חיישן היפרספקטרלי עילי, והנתונים מועברים בזמן אמת-ליחידת ניתוח בינה מלאכותית. בתוך שבריר שנייה, המערכת מוציאה פקודות, תוך שימוש במערך מבוקר מדויק של חרירי אוויר דחוס כדי "לפוצץ" שברי מתכת ספציפיים לפח האיסוף הנכון. התהליך כולו אוטומטי לחלוטין, עם טוהר המיון והיעילות העולים בהרבה על השיטות המסורתיות.

"זה לא רק שיפור במהירות המיון; זה משנה מהותית את המודל העסקי שלנו", אמר מייקל לאנג, סמנכ"ל הטכנולוגיה של קבוצת Scholz. "עכשיו אנחנו יכולים לספק ללקוחות חומר ממוחזר בדרגת סגסוגת יחידה וספציפית עם רמות טוהר של עד 99.8%. יש לזה ערך לאין שיעור עבור תעשיות קצה-יותר כמו תעופה וחלל וייצור רכב, שיש להן דרישות ביצועי חומר מחמירות. כעת הם יכולים להשתמש בביטחון במתכת ממוחזרת בקנה מידה גדול במוצרים חדשים מבלי לדאוג לגבי שינויים בביצועים."

ההשפעה של חדשנות טכנולוגית זו היא מרחיקת לכת-. ראשית, הוא משפר משמעותית את ערכן של מתכות ממוחזרות, מונע "downcycling" ויוצר שולי רווח בריאים יותר לממחזרים. שנית, זה מפחית באופן משמעותי את ההסתמכות על מינרלים ראשוניים. על ידי יצירת זרמים טהורים של חומרי גלם משניים, טביעת הרגל הפחמנית של הייצור מצטמצמת באופן דרסטי, מה שמקדם בעוצמה את הייצור הירוק העולמי ואת יעדי ניטרליות הפחמן.

אנליסטים בתעשייה מאמינים ברבים שטכנולוגיית מיון מדויק מונעת בינה מלאכותית-, לצד פלטפורמות פירוק רובוטי ופלטפורמות מעקב אחר חומרים דיגיטליים, מהווה את הליבה של "מיחזור 4.0". זה מוכיח שהיעילות העתידית של מיחזור משאבים לא תסתמך עוד רק על כוח מכני אלא תהיה תלויה יותר ויותר בעומק של תובנות הנתונים ובמהירות של קבלת החלטות-תבונה. מכיוון שטכנולוגיה זו מאומצת בהדרגה ברחבי העולם, כבר החל עידן חדש למיחזור מתכות -נקי יותר, יעיל יותר וחכם יותר-.