Aux limites de l’innovation

Robots de tri : l’intelligence artificielle au service du recyclage

Les centres de recyclage utilisent des stations de tri robotisées et des technologies de reconnaissance d’objets pour identifier et trier efficacement les déchets.

Offrant un paysage labirynthique de convoyeurs à grande vitesse transportant les déchets de la veille, les centres de recyclage high-tech utilisent des capteurs avancés pour trier le plastique, le papier et l’aluminium. Malgré tout, même si cette technologie simplifie le tri, il n’en reste pas moins qu’elle n’est ni suffisamment intelligente, ni assez agile pour aller jusqu’au bout de ses tâches.

En coulisses, les employés doivent affiner le tri pour s’assurer, par exemple, que les boîtes de céréales ne se mélangent pas avec les canettes de soda. Ce travail est non seulement salissant, mais il est aussi incroyablement ennuyeux, ce qui explique les fortes rotations de personnel dans les centres de recyclage modernes, selon le Bureau of Labor Statistics.

Mais le futur du recyclage intelligent semble prometteur. Des bras robotisés arachnéens, guidés par des caméras et l’intelligence artificielle (une forme de technologie de reconnaissance faciale adaptée aux déchets), aident à accroître la productivité des centres de recyclage municipaux.

« Je pense que le meilleur moyen de faire progresser le recyclage des déchets consiste à créer de nouvelles méthodes de traitement des matières », explique Thomas Brooks, directeur technologique de Bulk Handling Systems (BHS), qui produit le trieur robotisé Max-AI. « Cela permettra d’intéresser les autres acteurs et ainsi d’augmenter les volumes recyclés. »

Grâce à la technologie de « deep learning » (apprentissage profond), les robots trieurs utilisent un système de vision pour identifier les matières, assorti d’un module d’intelligence artificielle permettant d’activer le processus de reconnaissance afin de diriger le bras robotisé vers les éléments voulus. Cette nouvelle technologie est un atout essentiel pour la rentabilisation des systèmes de recyclage, explique Thomas Brooks.

Éviter le gaspillage

Le gaspillage pose un problème majeur. En effet, le monde génère 1,3 milliard de tonnes de déchets solides chaque année, selon la Banque mondiale. D’ici 2025, ce chiffre devrait atteindre 2,2 milliards de tonnes.

Mais pire encore, les efforts de recyclage ne sont pas aussi utiles que les gens l’imaginent. Par exemple, à peine 14 % des matières plastiques sont recyclées à l’échelle mondiale. Aux États-Unis, environ un tiers de l’ensemble des déchets est recyclé, selon l’agence américaine de protection de l’environnement, un chiffre qui n’a pas progressé depuis une décennie.

Les trieurs conventionnels ont amélioré le processus de recyclage, mais ils ne sont pas suffisants, poursuit Thomas Brooks. Ils identifient la composition des matières au moyen de caméras infrarouges équipées de capteurs, puis des trieurs mécaniques, tels que des souffleurs, font un premier tri. Mais dans de nombreux centres de recyclage, les employés doivent compléter cette opération.

Une fois les produits recyclables triés, traités et compressés, les centres de recyclage peuvent revendre ces matières à des courtiers ou des industriels qui ont généralement des besoins et des critères très spécifiques.

Par exemple, les barquettes à salade sont faites de la même matière que les bouteilles en plastique. Pour une caméra infrarouge, ces articles sont identiques, car ils se composent du même type de plastique. Cependant, les centres de recyclage ne peuvent pas toujours les vendre au même courtier, car certains d’entre eux refusent toute forme de contamination alimentaire.

La vision par ordinateur, le cerveau derrière les nouveaux robots trieurs, peut facilement différencier des matières similaires, confirme Matanya Horowitz, fondateur et PDG d’AMP Robotics.

Matanya Horowitz était en dernière année à CalTech lorsqu’il s’est rendu compte que les systèmes de tri pourraient bénéficier considérablement des techniques de deep learning qu’il étudiait.

« Il faut un système de vision par ordinateur qui sache reconnaître un morceau de carton même si ce dernier est couvert de saleté, déchiré, voire en partie coincé sous un autre matériau », explique Matanya Horowitz.

Sa start-up fournit désormais le robot trieur du centre Alpine Recycling à Denver, dans le Colorado.

Ces trieurs avancés utilisent la même technologie de vision par ordinateur, personnalisée par les entreprises pour des processus de fabrication hautement automatisés, tels que la fabrication de composants pour ordinateurs. Toutefois, la séparation du papier et du plastique peut s’avérer plus compliquée.

« Un humain rechercherait des caractéristiques spécifiques, puis créerait des algorithmes pour essayer de les trouver », explique Jeff McVeigh, vice-président et directeur général des produits informatiques visuels chez Intel. « La vision par ordinateur peut alors déboucher sur des hypothèses de reconnaissance du type d’objet recherché. »

Ce processus d’identification est efficace lorsque les matières sont relativement bien présentées et prévisibles, alors que les déchets dans les centres de recyclage se présentent le plus souvent sous une forme chaotique et imprévisible, y compris après un tri mécanique.

Distinguer une boîte à pizza poisseuse d’une canette écrasée, sachant qu’aucune des deux n’est orientée ou placée de la même façon sur un convoyeur, implique la création d’un jeu de données représentatif impressionnant. L’utilisation de milliers d’images de déchets sous différentes positions contribue à l’apprentissage du réseau neuronal, voire le rend autonome, confie Jeff McVeigh.

Le futur

Si l’utilisation de l’intelligence artificielle reste récente, ses promoteurs pensent qu’elle pourrait être utilisée bien au-delà du contrôle qualité. Les centres de recyclage sont couverts de convoyeurs et de systèmes de tris qui suivent une matrice conçue pour optimiser le recyclage sur la base de la composition moyenne des matières reçues.

Tri robotisé des déchets
Un robot trieur utilise l’intelligence artificielle pour identifier et trier les cartons, et les séparer des autres matières directement sur le convoyeur. Images fournies gracieusement par AMP Robotics.

Dans la pratique, les caméras de vision par ordinateur qui servent à guider les robots trieurs pourraient être utilisées pour configurer la disposition des convoyeurs, optimisant ainsi la matrice de tri en temps réel, en fonction des flux entrants. Lorsque le pourcentage de déchets en plastique augmente, la capacité de tri serait en mesure de s’adapter en conséquence et le même processus s’appliquerait au tri de papier.

« Au final, cette [AI and robotic application] représente l’avenir de la gestion des déchets », avance Bryan Staley, PDG de l’organisation de recherche sur les déchets industriels, l’Environmental Research & Education Foundation. Toutefois, il met en garde sur la nécessité de prouver l’efficacité de ces robots, que ce soit du point de vue opérationnel ou financier, avant que les centres de recyclage puissent investir dans ce genre de systèmes.

« Je suis un converti », confie Brent Hildebrand, vice-président du recyclage chez Alpine Recycling. « Si l’on se base sur la progression d’AMP Robotics au cours de l’année dernière, je pense que tous les centres de recyclage du pays finiront par adopter ces systèmes. »

La gestion des déchets peut sembler un choix étrange pour l’adoption de l’intelligence artificielle et il est encore trop tôt pour estimer son degré d’intégration. Toutefois, le tri robotisé devrait donner aux machines une profondeur de discernement que les équipements plus anciens ne pourront probablement jamais atteindre.

D’autre part, ces systèmes pourraient aider les collectivités à gérer leurs installations de façon plus efficace et rentable, car ils sont actuellement pris très au sérieux.

Partager cet article

Read Full Story