近赤外線を使用する従来の光学ソーターは、ほとんどの製品でうまく機能している。しかし、一部の複雑な選別作業は依然として難しい。例えば、分光計で同じ赤外線信号を発する特定の汚染物質を除去したい場合、まだ厄介な問題がいくつかある。

そこでPellenc ST 、既存の機械にオプションとして追加できる人工知能モジュールを開発しました。NIR/VISとDEEP LEARNING技術を組み合わせることで、光学ソーターは分析速度を向上させ、最も複雑な選別作業に対するソリューションを提供することができます。具体的には、ニューラル・ネットワークは何百万枚もの画像を使って訓練され、形状、サイズ、その他の視覚的差異など、対象物の固有の特徴を識別できるようになる。これらのイノベーションにより、新たなユースケースに対応することが可能になり、業界に新たな選別の可能性を提供する。エスラバは、これらの全く新しいAIベースの選別ソリューションの恩恵を受ける最初のリサイクル業者であり、同社のHDPEストリームで直接テストし、検証することができた。