22 IA E ECONOMIA CIRCULAR IA pode revolucionar a circularidade dos plásticos, mas há obstáculos a ultrapassar A inteligência artificial é uma das tecnologias mais promissoras para transformar a circularidade dos plásticos, sobretudo nas áreas de reciclagem, rastreabilidade de materiais, otimização produtiva e integração de dados ao longo da cadeia de valor. No entanto, apesar do forte potencial tecnológico, especialistas europeus alertam para obstáculos importantes: ausência de padrões comuns, fragmentação de dados, dificuldades de interoperabilidade e falta de modelos económicos viáveis. A conclusão resulta do documento de posição ‘Artificial Intelligence in the Plastics Value Chain by 2030’, publicado recentemente pelo Fraunhofer Cluster of Excellence Circular Plastics Economy (Fraunhofer CCPE), que analisa o impacto da inteligência artificial na cadeia de valor dos plásticos até 2030. O documento baseia-se numa análise do panorama atual a partir de fontes disponíveis publicamente, bem como num inquérito realizado a 46 especialistas do Fraunhofer CCPE e de parceiros dos projetos de investigação ‘KIOptiPack’ e ‘K3ICycling’. Os especialistas envolvidos concluíram que a IA pode, de facto, tornar-se um dos principais catalisadores da economia circular dos plásticos na próxima década, desde que exista uma abordagem sistémica baseada em partilha de dados, normalização e colaboração transversal entre indústria, investigação e entidades reguladoras. CIRCULARIDADE INTELIGENTE EXIGE MAIS DO QUE AUTOMAÇÃO A indústria de plásticos enfrenta uma combinação particularmente desafiante de fatores: pressão regulatória crescente, necessidade de aumentar incorporação de reciclado, exigências de transparência associadas ao passaporte digital de produto e perda de competitividade industrial europeia. Paralelamente, continua a existir dificuldade em garantir reciclados de elevada qualidade e fluxos de materiais suficientemente homogéneos para aplicações de maior valor acrescentado. Neste contexto, a inteligência artificial surge como uma ferramenta capaz de melhorar significativamente a eficiência operacional e a qualidade dos processos. O Fraunhofer CCPE destaca aplicações já maduras em áreas como inspeção ótica, controlo de qualidade, processamento de imagem, triagem automatizada e controlo de processos industriais. Mas o verdadeiro salto, defendem os investigadores, passa pela criação de “ciclos inteligentes” suportados por dados contínuos desde o design até à reciclagem final. O objetivo é criar cadeias digitais integradas capazes de acompanhar materiais, prever
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