Según un estudio de la asociación alemana BDE, anualmente se producen más de 10.000 incendios en plantas de clasificación de residuos alemanas. Alrededor del 80 % de estos incendios son causados ​​por baterías de iones de litio. Comunes en teléfonos inteligentes, cepillos de dientes eléctricos o tarjetas de felicitación musicales, estas baterías suelen desecharse junto con los residuos de envases. Pueden dañarse e incendiarse, especialmente durante el proceso de reciclaje en las plantas de clasificación. Los daños causados ​​por esto se estiman en unos mil millones de euros al año.

El proyecto DangerSort busca reducir el riesgo de incendio en las plantas de clasificación. «Estamos desarrollando un sistema de clasificación basado en sensores que utiliza tecnología de rayos X e inteligencia artificial para detectar baterías de iones de litio peligrosas y separarlas del resto del flujo de residuos en una etapa temprana», explica Johannes Leisner, jefe del grupo de Sistemas de Clasificación y Laboratorio del Centro de Desarrollo de Tecnología de Rayos X del Fraunhofer IIS. Hasta el momento, no se han implementado medidas preventivas contra incendios causados ​​por baterías, solo soluciones para combatirlos, como sistemas mejorados de extinción de incendios. La tecnología basada en sensores también podría facilitar el reciclaje de las baterías, cerrando así su ciclo de vida, afirma Leisner.

Un sistema prototipo instalado en el Fraunhofer IIS demuestra el potencial de esta idea. Una cinta transportadora de alta velocidad en el sistema de clasificación por rayos X del Fraunhofer IIS, que se mueve a velocidades de hasta tres metros por segundo, transporta el flujo de residuos. Una fuente de rayos X situada encima de la cinta transportadora funciona como un escáner de equipaje de aeropuerto y analiza el flujo de material. Esta tecnología también puede identificar baterías instaladas en electrodomésticos u ocultas por otros residuos. Un detector de rayos X montado debajo de la cinta transportadora toma imágenes a la velocidad de esta, lo que genera una serie continua de radiografías.

Esta serie de imágenes se evalúa posteriormente: «Para ello, utilizamos un sistema de IA diseñado para un procesamiento de imágenes especialmente rápido, que se utiliza habitualmente en aplicaciones de conducción autónoma», explica Leisner. «Lo hemos adaptado y reentrenado para que también pueda analizar radiografías y detectar específicamente aparatos eléctricos con baterías de iones de litio».

La clasificación se inicia con base en los datos recopilados. Esta información permite controlar válvulas especiales de aire comprimido que separan los aparatos eléctricos peligrosos del flujo de residuos. Unas boquillas de aire de unos cinco milímetros los extraen de la cinta transportadora y los transportan a una cámara separada. El tiempo adecuado entre la evaluación de la radiografía y la activación de las boquillas es crucial para este proceso.

El sistema de clasificación aún se encuentra en fase de pruebas en el Fraunhofer IIS. Está previsto que la planta se entregue a la empresa de gestión de residuos Lobbe a principios de junio para las primeras pruebas prácticas. El proyecto, financiado por el Ministerio Federal de Educación e Investigación de Alemania (BMBF), se extenderá hasta finales de agosto de 2025.

El sistema prototipo se está desarrollando como parte del Centro de Aplicaciones de IA para Envases de Plástico. Un total de 51 socios de la industria, la investigación y la sociedad colaboran estrechamente en los laboratorios KIOptiPack y K3I-Cycling. Su objetivo es impulsar la aplicación de métodos de IA para un enfoque de economía circular que ahorre recursos en los envases de plástico en Alemania.