Până în 2030, generarea globală de e-deșeuri va ajunge la 74,7-82 milioane tone metrice
Privind înainte: Pe măsură ce dispozitivele devin învechite într -un ritm alarmant, problema deșeurilor electronice a devenit din ce în ce mai presantă. Un proiect a apărut combinând măsurarea și tehnologia robotului cu AI și managementul cunoștințelor care încearcă să abordeze această problemă.
Problema este dificil de supraestimat. Uniunea Europeană a generat doar aproximativ cinci milioane de tone de deșeuri electronice în 2022. SUA, din partea sa, produce anual 6,9 până la 7,6 milioane de tone metrice de deșeuri electronice, ceea ce se traduce la aproximativ 46-47 de kilograme de e-deșeuri pe persoană pe an pe an . Până în 2030, se estimează că generarea globală de e-deșeuri va crește la 74,7-82 milioane tone metrice.
Între timp, starea actuală a reciclării electronice este departe de a fi ideală. Procesele de fabricație din industria electronică prioritizează eficiența costurilor asupra reciclabilității, ceea ce duce la dispozitive dificil de demontat și de separare în părțile lor constitutive. Metodele tradiționale de reciclare implică adesea demontarea manuală, care este atât costisitoare, cât și ineficientă. Mai mult decât atât, multe dispozitive ajung să fie mărunțite, un proces care limitează potențialul de recuperare a componentelor valoroase.
Pentru a aborda această criză din ce în ce mai mare, cercetătorii de la Institutul Fraunhofer din Magdeburg, Germania, au dezvoltat Idear, care reprezintă o demontare inteligentă a electronicelor pentru remanufacturare și reciclare. Nu numai că face ca reciclarea electronică să fie mai eficientă, dar și într -o zi să ajute producătorii să acceseze materii prime valoroase. Până în prezent, sistemul Idear a eliminat cu succes tablele principale din carcasele PC – o sarcină care necesită un grad ridicat de precizie și sensibilitate.
Procesul Idear începe cu o fază de identificare și diagnostic. Camerele 3D alimentate cu AI și sistemele de senzori optici scanează deșeurile electronice, captând informații precum detaliile producătorului, tipul de produs și numerele de serie. Aceste sisteme depășesc apoi identificarea, evaluând starea componentelor, detectarea anomaliilor și evaluarea stării de conectare a elementelor precum șuruburile și niturile.
José Saenz, lider de grup pentru asistență, servicii și roboți industriali la Fraunhofer IFF, explică că tehnologia de măsurare optică joacă un rol vital în detectarea etichetelor și sortarea diverselor componente. Algoritmii de învățare automată, instruiți pe seturi de date vaste, pot identifica și clasifica materiale, materiale plastice și componente în timp real bazate pe date senzor și spectrale. Poate identifica, de exemplu, dacă un șurub este ascuns sau ruginit, a spus Saenz.
O inovație cheie în proiectul Idear este crearea unui gemen de demontare digitală pentru fiecare produs. Gemenul servește ca o înregistrare a dispozitivului, inclusiv informații despre componentele sale și orice demontare anterioară a produselor similare.
După ce dispozitivul a fost analizat în detaliu, sistemul definește secvențele de demontare folosind software specializat. Aceste secvențe determină dacă ar trebui să apară o demontare completă sau parțială, acesta din urmă concentrându-se pe recuperarea componentelor de mare valoare.
Robotul primește apoi o serie de instrucțiuni, ghidându -l prin sarcini precum eliminarea șuruburilor, deschiderea carcaselor și extragerea componentelor.
În timp ce accentul actual al proiectului IDEAR este pe reciclarea PC -ului, cercetătorii au planuri ambițioase pentru viitor. Saenz are în vedere o metodologie bazată pe date care se poate adapta la o gamă largă de dispozitive electronice, de la microunde la aparate mari, cu un efort minim de inginerie.
