- Negen merkeigenaren, een onafhankelijk test- en onderzoekscentrum en twee universiteiten zullen gedurende 2 jaar expertise inbrengen om een beslissingsmodel voor kunstmatige intelligentie (AI)* te ontwikkelen en te testen dat kan helpen bij het scheiden van pakketten die momenteel niet goed zijn gesorteerd, zoals food en non-food verpakking.
- De consortiumleden zullen een open innovatiebenadering hanteren, waardoor een mogelijke technologie-lock-in wordt voorkomen.
- Dit AI-beslissingsmodel wordt beschikbaar gesteld voor breed gebruik in sorteerinstallaties in Europa.
Een sterke behoefte om de huidige afvalsortering in Europa te verbeteren
In 2019 wordt in Europa meer dan 79 miljoen ton verpakkingsafval gegenereerd, waarvan slechts 65% wordt gerecycled. Van alle materialen vertegenwoordigt plastic verpakkingsafval meer dan 15 miljoen ton, en het bijbehorende recyclingpercentage is slechts 41 %**.
Naast de huidige praktijken van de industrie op het gebied van reductie, hergebruik van materialen en ecodesign, is er dus een sterke behoefte om de circulariteit van verpakkingen te verbeteren via een betere afvalsortering. De huidige sorteertechnieken hebben beperkte prestaties omdat ze gebaseerd zijn op een paar parameters zoals het type materiaal, stijve of flexibele eigenschappen, kleur, enz. Bovendien worden sommige verpakkingen momenteel niet efficiënt gescheiden, wat het geval is voor voedsel versus niet- voedselverpakkingen of flexibele multimateriaalverpakkingen.
De afgelopen jaren zijn verschillende projecten gestart die gericht zijn op de ontwikkeling van disruptieve technologieën zoals watermerken met als doel de sortering van verpakkingsafval in de EU te verbeteren. AI-technologieën die worden toegepast op afvalsortering passen ook bij deze benadering en veelbelovende oplossingen die geen veranderingen in het verpakkingsontwerp met zich meebrengen.
Een uniek consortium om de mogelijkheid te beoordelen AI te gebruiken voor het sorteren van verpakkingsafval
Nationaal Testcentrum Circular Plastics (NL), Danone, Colgate-Palmolive, Ferrero, LVMH Recherche, Mars, Incorporated, Michelin, Nestlé, PepsiCo, Procter & Gamble, Universiteit Gent (B) en Radboud Universiteit (NL) hebben de Perfect Sorting gelanceerd project met als doel de sortering van verpakkingsafval te verbeteren door middel van kunstmatige intelligentie (AI).
Uniek aan dit project is de samenstelling: negen merkeigenaren, een onafhankelijk test- en onderzoekscentrum en twee universiteiten maken deel uit van het consortium. Samen combineren ze een sterke expertise in ecodesign, het sorteren en recyclen van verpakkingsafval en AI-programmering.
NTCP zal een breed scala aan verpakkingsproducten van de merkeigenaren testen met behulp van hun eigen flexibele en modulaire sorteerlijn met industriële apparatuur. Deze beoordelingen zullen worden gebruikt om het verpakkingssorteermodel van de Universiteit Gent verder te ontwikkelen. NTCP zal samen met de universiteiten van Gent en Radboud een AI-beslissingsmodel ontwikkelen waarmee verpakkingen buiten de huidige sorteerstromen kunnen worden gedetecteerd, geïdentificeerd en geclassificeerd. De leden van het consortium streven er ook naar om tijdens het project verschillende technologieleveranciers en afvalverwerkingsbedrijven te betrekken.
Als belangrijke stakeholders van de waardeketen beschouwen de leden het als hun rol om het voortouw te nemen bij het mede ontwikkelen van dit AI-beslissingsmodel en het beschikbaar maken voor de markt. De consortiumleden zullen ook gebruik maken van een open innovatiebenadering, waardoor een mogelijke technologie-lock-in wordt voorkomen.
AI als tool met grote potentie om de sortering van verpakkingsafval te verbeteren en de komende jaren op te schalen in bestaande sorteerfaciliteiten in Europa
In de context van dit pre-competitieve R&D-project willen de consortiumleden de mogelijkheid beoordelen om een AI-beslissingsmodel te gebruiken om het sorteren van verpakkingsafval te ondersteunen, als aanvulling op bestaande technologieën. Dankzij de detectie en sortering van producten op basis van meerdere kenmerken, zoals kleur, toepassing, vorm of materiaal, kan een AI-beslissingsmodel helpen de sorteer- en recyclingpercentages van verpakkingsafval en de kwaliteit van recyclaten te verhogen. Zo zouden food- en non-foodverpakkingen bijvoorbeeld goed gescheiden kunnen worden. Bijgevolg zouden recyclaten geproduceerd uit voedselverpakkingen aan de vereiste specificaties kunnen voldoen om opnieuw te worden gebruikt voor voedselveilige toepassingen.
Aan het einde van het 2-jarige project willen de partners het AI-beslissingsmodel met succes testen in een industriële sorteerinstallatie. Deze oplossing zou bij voorkeur geïmplementeerd kunnen worden in bestaande sorteertechnologieën met minimale kosten en complexiteit zodat een snelle toetreding tot de markt mogelijk is.
Over Perfect Sorteren
Nationaal Testcentrum Circular Plastics (NL), Danone, Colgate-Palmolive, Ferrero, LVMH Recherche, Mars, Incorporated, Michelin, Nestlé, PepsiCo, Procter & Gamble, Universiteit Gent (B) en Radboud Universiteit (NL) hebben de Perfect Sorting gelanceerd project met als doel de sortering van verpakkingsafval te verbeteren door middel van kunstmatige intelligentie (AI). De consortiumleden zullen gebruikmaken van een open-innovatiebenadering om een AI-beslissingsmodel te ontwikkelen dat kan helpen bij het scheiden van pakketten die momenteel niet goed zijn gesorteerd. Na het 2-jarige project is het uiteindelijke doel van het consortium om dit AI-beslissingsmodel beschikbaar te maken voor breed gebruik in sorteerinstallaties in Europa.
* Het project ontwikkelt geen sorteermachine maar een beslissingsoplossing die binnen een bestaande machine kan worden geïmplementeerd.
** Eurostat, Statistieken verpakkingsafval, oktober 2021
