Wykorzystaj moc sztucznej inteligencji do lepszego odzyskiwania i recyklingu.
Technologia głębokiego uczenia TOMRA opiera się na sztucznych sieciach neuronowych, które zostały przeszkolone przez naszych wewnętrznych inżynierów oprogramowania i ekspertów ds. recyklingu.
Zaawansowane algorytmy wykorzystują rozpoznawanie obiektów do porównywania milionów oznaczonych obrazów w oprogramowaniu, aby zidentyfikować poszczególne obiekty i materiały, gdy poruszają się z dużą prędkością wzdłuż linii sortującej. Nasze oprogramowanie do głębokiego uczenia jest szczególnie wydajne w identyfikowaniu obiektów trudnych do sklasyfikowania, co prowadzi do znacznie wyższych wyników w zakresie czystości.
Nasz szeroki i stale rosnący ekosystem zastosowań jest wynikiem naszego bogatego doświadczenia w branży recyklingu. Technologia ta została zaprojektowana z myślą o poprawie dokładności sortowania i umożliwia operatorom tworzenie nowych strumieni materiałów oraz dostęp do danych w celu podejmowania cennych decyzji.
W firmie TOMRA od dziesięcioleci stosujemy sztuczną inteligencję i jesteśmy przekonani, że głębokie uczenie będzie nadal stanowić ogromną wartość dla film recyklingowych.
Główne zastosowania
Tworzywa sztuczne
Papier
Drewno
Opakowania
Jak działa głębokie uczenie
Technologia oparta na sztucznej inteligencji zwiększa wydajność sortowania
Technologia głębokiego uczenia opiera się na sztucznych sieciach neuronowych, aby rozwiązywać złożone zadania, których nie mogą wykonać konwencjonalne programy komputerowe. Słowo „głębokie” w wyrażeniu głębokie uczenie określa wiele warstw różnych funkcji identyfikujących i klasyfikujących obiekty.
Im bardziej złożone jest zadanie sortowania, tym więcej warstw danych i tym głębsze jest uczenie. Technologia ta wyodrębnia następnie hierarchię cech z surowych danych wejściowych i grupuje je w różne kategorie.
Zastosowanie technologii głębokiego uczenia nie tylko automatyzuje ręczne sortowanie, ale także umożliwia branży osiąganie wysokiej jakości materiałów pochodzących z recyklingu poprzez bardziej ziarniste sortowanie.