L'IA, un gamechanger pour les emballages plastiques
Dans le laboratoire d'innovation KIOptiPack, les chercheurs de l'Institut Fraunhofer pour la technique des procédés et l'emballage IVV développent, en collaboration avec 51 partenaires de l'économie et de la science, des outils d'optimisation innovants basés sur l'IA ainsi qu'un espace de données qui relie tous les acteurs du secteur de l'emballage et leurs données. L'objectif est de faire circuler les emballages en plastique à l'avenir à l'aide des outils d'IA.
Les plastiques sont légers, durables et faciles à travailler - de véritables multitalents parmi les matériaux. Il n'est donc pas étonnant qu'en Allemagne, plus de 60 % des marchandises emballées soient en plastique. L'objectif de l'industrie du plastique est de promouvoir l'économie circulaire grâce à un design d'emballage idéal (Design for Recycling), de polluer le moins possible l'environnement et de protéger en même temps de manière optimale les marchandises emballées. Dans l'idéal, les emballages doivent présenter un taux de recyclage aussi élevé que possible. Un nouveau règlement de l'UE exige également que, d'ici 2030, les emballages en plastique soient fabriqués à partir de matières recyclées dans une proportion minimale pouvant atteindre 35 pour cent.
C'est là qu'intervient la recherche de KIOptiPack - l'un des deux laboratoires d'innovation du KI-Anwendungshub Kunststoffverpackungen (voir ci-dessous "Le KI-Anwendungshub Kunststoffverpackungen"), soutenu par le ministère fédéral allemand de la Recherche, de la Technologie et de l'Espace. En collaboration avec les partenaires du projet, les chercheurs du Fraunhofer IVV utilisent l'intelligence artificielle comme gamechanger dans le recyclage et pour la transformation des matières recyclées en emballages, afin de répondre aux défis techniques et aux exigences élevées de la production d'emballages. L'objectif est de réduire les déchets plastiques, de créer des emballages plus durables et de répondre aux besoins en matières premières en les réutilisant comme matières recyclées, afin de garantir une plus grande sécurité d'approvisionnement dans l'espace européen. Pour ce faire, les chercheurs du Fraunhofer IVV ont développé des outils d'optimisation basés sur l'IA et les ont mis en réseau à l'aide d'un espace de données. De cette manière, les nombreuses exigences posées à un emballage plastique peuvent être prises en compte de manière efficace. Il devient notamment possible de faire circuler ces emballages et de les optimiser globalement. Outre la question de la compatibilité environnementale et du bilan écologique, les aspects de la fonctionnalité, du design, de l'acceptation par le client et de la facilité de fabrication sont également pris en compte. Après l'intégration complète de toutes les données, les outils d'intelligence artificielle proposent les meilleurs designs d'emballage possibles pour un produit donné, tout en minimisant les matériaux nécessaires. Pour ce faire, l'espace de données saisit toutes les données numériques nécessaires sur les propriétés des matériaux, les origines et les destinations, et les relie entre elles. Elle met ainsi à disposition une infrastructure commune pour l'échange de données au-delà des frontières de l'usine. Le modèle de données à la base de ce package complet, qui permet l'échange de données entre les différents acteurs, a également été développé au Fraunhofer IVV.
Numérisation des flux de matériaux pour protéger le consommateur
"Pour pouvoir mieux intégrer les matières recyclées dans les solutions d'emballage, un espace de données commun est indispensable", explique le professeur Andrea Büttner, directrice de l'institut Fraunhofer IVV. "Le recyclé est un matériau précieux. Mais la qualité du plastique recyclable doit être correcte. Si les matières recyclées sont contaminées par des substances indésirables telles que des plastiques étrangers, des encres d'imprimerie ou des produits de dégradation, cela peut considérablement nuire à leur qualité et même les rendre inutilisables. Dès que les plastiques sont mis en circulation, ils peuvent en principe contenir des impuretés". Cela pose des défis particuliers au secteur. Des fabricants de matières recyclées à l'industrie alimentaire, en passant par les entreprises qui produisent des films d'emballage, il faut donc un échange systématique de données et un langage conceptuel uniforme lors de la manipulation des matières plastiques. Il s'agit surtout des polyoléfines - le plus grand groupe de matières plastiques, qui peuvent subir d'importantes modifications au cours de leur traitement.
L'IAaide à choisir la bonne méthode de recyclage
"Pour que les matières recyclées puissent être traitées avec une grande qualité, il faut des outils basés sur l'IA. Nos solutions logicielles modulaires développées au Fraunhofer IVV aident notamment à caractériser et à analyser les propriétés des matériaux et à relier les flux d'informations de manière à identifier un champ d'application approprié pour les matières recyclées dont les propriétés fluctuent", explique le Dr Matthias Reinelt, responsable du groupe de modélisation de la durabilité et des emballages au Fraunhofer IVV. "Notre outil d'IA pour la fabrication d'emballages utilise autant d'informations que possible sur le produit recyclé afin de déterminer le processus de traitement optimal, de sorte qu'à la fin de la chaîne de processus, par exemple, un pot de yaourt fabriqué de manière durable avec une répartition homogène de l'épaisseur de paroi et la forme souhaitée puisse se retrouver dans le rayon des marchandises". Les chercheurs évaluent également la qualité des produits recyclés à l'aide de méthodes d'analyse chromatographique, qui utilisent également des outils d'IA pour améliorer l'identification des substances. L'objectif est d'éviter que, malgré un bon tri, des matières recyclées inappropriées ou polluées ne se retrouvent dans le circuit.
Les outils d'optimisation basés sur l'IA et l'espace de données en réseau du Fraunhofer IVV et des partenaires du projet sont en partie directement intégrés dans le processus de production des fabricants respectifs. Des propositions en temps réel pour la suite du traitement en fonction du matériau recyclé utilisé sont ainsi possibles sur les machines utilisées sur place.
Les outils d'IAs'adressent à l'écart de recyclage
L'utilisation de matériaux recyclés dans les produits en plastique est certes en constante augmentation, mais malgré cette évolution, la quantité de plastiques recyclés ne sera pas suffisante pour atteindre les quotas légaux d'utilisation de matériaux recyclés décidés. L'écart entre l'offre et la demande de matières plastiques recyclées va se creuser au cours des prochaines années. D'ici 2030, la demande en matières recyclées devrait dépasser l'offre de 30 pour cent. "Les solutions isolées ne nous permettront pas de combler à long terme l'écart de recyclage dans le secteur du plastique. Nos outils d'optimisation basés sur l'IA, qui imbriquent les flux de matériaux et d'informations, abordent le problème. Nous mettons en réseau les acteurs des secteurs les plus divers et essayons de mieux réagir à la raréfaction des ressources", résume le professeur Büttner.
Des experts de la science, de l'industrie, de la politique et des associations de toute l'Allemagne échangeront sur l'ensemble des thèmes liés au plastique, aux emballages et à leur recyclage lors du "Forum du futur sur le cycle du plastique" qui se tiendra à Berlin du 1er au 3 juillet. Ensemble, ils discuteront des moyens innovants de passer à une économie circulaire préservant les ressources - et de mettre en pratique des solutions concrètes.
Le "Hub d'application IA Emballages plastiques"
Afin de boucler autant que possible le cycle des emballages plastiques, 51 partenaires issus de l'économie, de la science et de la société collaborent dans deux laboratoires d'innovation : KIOptiPack pour le design et la production et K3I-Cycling pour le recyclage mécanique et le tri. Ils ont été créés pour permettre un échange de données entre les laboratoires et pour garantir que toutes les connaissances pertinentes sont considérées tout au long de la chaîne de valeur.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Allemand peut être trouvé ici.
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