technologie recyklingu tomra

Głębokie uczenie

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.

sebastian solbach gain
Sebastian Solbach Kierownik zespołu ds. rozwoju aplikacji — Głębokie uczenie | Rozwój i badania

Główne zastosowania

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.

GAINnext_HDPE_Plastic-low
SZTUCZNA INTELIGENCJA

Zastosowanie technologii głębokiego uczenia nie tylko automatyzuje ręczne sortowanie, ale także umożliwia branży osiąganie wysokiej jakości materiałów pochodzących z recyklingu poprzez bardziej ziarniste sortowanie. 

Indrajeet_Prasad
Indrajeed Prasad Kierownik produktu ds. głębokiego uczenia w TOMRA Recycling

Technologia głębokiego uczenia w akcji!

  • GAINnext-bannerversion

    GAINnext™ 

    System sortowania oparty na sztucznej inteligencji z technologią głębokiego uczenia 

    DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ

Powiązane aktualności