D'ici 2030, la génération mondiale de déchets électroniques atteindra plus de 75 millions de tonnes métriques
Aythrasse avant: Alors que les appareils deviennent obsolètes à un rythme alarmant, la question des déchets électroniques est devenue de plus en plus pressante. Un projet est apparu combiner la mesure de la mesure et des robots avec l'IA et la gestion des connaissances qui vise à résoudre ce problème.
Le problème est difficile à surestimer. L'Union européenne à elle seule a généré environ cinq millions de tonnes de déchets électroniques en 2022. Les États-Unis, pour sa part, produisent de 6,9 à 7,6 millions de tonnes métriques de déchets électroniques par an, ce qui se traduit par environ 46 à 47 livres de déchets électroniques par personne et par an . D'ici 2030, la génération mondiale de déchets électroniques devrait passer à 74,7 à 82 millions de tonnes métriques.
Pendant ce temps, l'état actuel du recyclage électronique est loin d'être idéal. Les processus de fabrication de l'industrie de l'électronique privilégient la rentabilité de la recyclabilité, conduisant à des dispositifs difficiles à démonter et à séparer en leurs parties constituantes. Les méthodes de recyclage traditionnelles impliquent souvent un démantèlement manuel, qui est à la fois coûteuse et inefficace. De plus, de nombreux appareils finissent par être déchiquetés, un processus qui limite le potentiel de récupération de composants précieux.
Pour lutter contre cette crise croissante, les chercheurs de l'Institut Fraunhofer à Magdeburg, en Allemagne, ont développé Idear, qui signifie un démontage intelligent de l'électronique pour la restauration et le recyclage. Il rend non seulement le recyclage électronique plus efficace, mais pourrait également un jour aider les fabricants à accéder à de précieuses matières premières. Jusqu'à présent, le système Idear a réussi à supprimer les tableaux principaux des boîtiers PC – une tâche qui nécessite un degré élevé de précision et de sensibilité.
Le processus d'idée commence par une phase d'identification et de diagnostic. Des caméras 3D alimentées en AI et des systèmes de capteurs optiques scannent les déchets électroniques, capturant des informations telles que les détails du fabricant, le type de produit et les numéros de série. Ces systèmes vont ensuite au-delà de l'identification, évaluant l'état des composants, détectant les anomalies et évaluant l'état des éléments de connexion comme les vis et les rivets.
José Saenz, chef de groupe pour l'assistance, le service et les robots industriels au Fraunhofer IFF, explique que la technologie de mesure optique joue un rôle vital dans la détection des étiquettes et le tri de divers composants. Les algorithmes d'apprentissage automatique, formés sur de vastes ensembles de données, peuvent identifier et classer les matériaux, les plastiques et les composants en temps réel en fonction des données du capteur et des données spectrales. Il peut identifier, par exemple, si une vis est cachée ou rouillée, a déclaré Saenz.
Une innovation clé dans le projet Idear est la création d'un jumeau de démontage numérique pour chaque produit. Le jumeau sert d'enregistrement de l'appareil, y compris des informations sur ses composants et tout démontage préalable de produits similaires.
Une fois que l'appareil a été entièrement analysé, le système définit les séquences de démontage à l'aide d'un logiciel spécialisé. Ces séquences déterminent si un démontage complet ou partiel doit se produire, ce dernier se concentrant sur la récupération de composants de grande valeur.
Le robot reçoit ensuite une série d'instructions, le guidant à travers des tâches telles que l'élimination des vis, les boîtiers d'ouverture et l'extraction des composants.
Bien que l'accent actuel du projet Idear soit sur le recyclage des PC, les chercheurs ont des plans ambitieux pour l'avenir. Saenz envisage une méthodologie basée sur les données qui peut s'adapter à un large éventail d'appareils électroniques, des micro-ondes aux grands appareils, avec un effort d'ingénierie minimal.
