No Brasil, segundo o relatório What a Waste 2.0, do Banco Mundial, o índice de coleta de plásticos é de 91% – número que ainda não é ideal, mas já digno de comemoração. O problema, segundo a ONG internacional WWF, é que apenas 1,28% do total é, de fato, reciclado e reinserido da indústria.

Os gargalos entre a coleta dos materiais recicláveis e a reciclagem de fato são vários, mas a solução passa, necessariamente, por um aspecto: aumentar a eficiência do processo de triagem de resíduos. A resposta que desponta nos Estados Unidos é investir em tecnologia. Afinal, o que é mais eficiente que um robô inteligente de alto desempenho?

Geopolítica acelera tecnologia da reciclagem

Em julho de 2017, a China mudou as regras do jogo internacional da reciclagem. Em uma reunião da Organização Mundial do Comércio (OMC) em Genebra, o governo chinês anunciou que reduziria drasticamente as importações de resíduos sólidos, sobretudo plásticos e papel. Importar lixo era um bom negócio, mas com custos ambientais e sociais que ficavam cada vez mais altos. 

De todo lixo plástico do mundo, a China recebia pelo menos metade. Dos resíduos de papel em todo o mundo, a importação chegou a até 70%. Estados Unidos, Alemanha, Japão e Coreia do Sul enviaram, cada um, para território chinês entre 250 milhões de toneladas de lixo a até 1 bilhão de toneladas só em 2017 – no mesmo ano, o Brasil exportou entre 10 e 50 milhões de toneladas.

“Foi um grande choque para a indústria global de reciclagem”, afirmou Arnaud Brunet, do Escritório Internacional de Reciclagem, à empresa de mídia alemã Deutsche Welle. Afinal, o lixo precisa ir para algum lugar. Países do sudeste asiático, caso de Malásia, Tailândia, Vietnã, Indonésia e Índia, assumiram parte dos resíduos, mas a mensagem da China se estendeu a todo continente: ninguém mais quer ser a lixeira do mundo.

Substituição: sai o humano, entra a máquina

O veto à exportação do lixo obriga os países desenvolvidos a criar alguma estratégia que resolva, ou pelo menos minimize, o problema da geração de resíduos em grande escala. E com urgência. Os Estados Unidos enfrentam o maior desafio: tem população de aproximadamente 330 milhões de pessoas, com geração média de quase 1.200 quilos de lixo por ano por pessoa.

A boa notícia para os norte-americanos: dessa quantidade gigantesca de lixo, 75% é reciclável. E a indústria da reciclagem no país já está estimada em US$ 110 bilhões. Ou seja, além de necessidade sócio-ambiental, é, também, uma oportunidade econômica.

É por isso que empresas e universidades estão em uma acelerada corrida para desenvolver tecnologia robótica com inteligência artificial de ponta para melhorar a eficiência do processo de reciclagem. O objetivo é substituir braços humanos na coleta e na separação do lixo por pinças e plataformas mecanizadas, sensores ópticos e computadores com alta capacidade de processamento.

A substituição de mãos de carne e osso por máquinas promete, além do aumento da produtividade, reduzir os riscos à saúde dos trabalhadores da reciclagem. O trabalho de separação e classificação de resíduos, em geral, ocorre em ambientes sujos e, muitas vezes, sem a proteção adequada. 

De acordo com um relatório da Escola de Saúde Pública da Universidade de Illinois, nos Estados Unidos, estes profissionais estão duas vezes mais propensos a acidentes e lesões de trabalho do que a média dos trabalhadores no país – e apresentam taxas de fatalidade no trabalho mais altas.

“Os robôs não substituirão as pessoas. Manteremos as pessoas no controle de qualidade de nossas instalações e as máquinas permitirão processar mais toneladas por hora e fornecer produtos recicláveis mais limpos”, disse Steve Sargent, diretor de reciclagem da empresa de gestão de resíduos e reciclagem Rumpke Waste & Recycling, em entrevista à publicação norte-americana Scientific American.

Como funciona o robô reciclador?

Um trabalhador médio, diante de uma esteira de separação de resíduos, consegue separar entre 30 e 40 itens recicláveis por minuto. As máquinas podem chegar a até centenas de vezes este número.

Já há robôs em operação nos Estados Unidos e Canadá. As primeiras versões conseguem triar em torno de 70 a 80 itens por minuto com índice de precisão mais alto que o humano. O RoCycle, desenvolvido pelo Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, EUA), e o Cortex, criado pela empresa de inteligência artificial AMP Robotics (EUA), anunciam grau de precisão na triagem do lixo de cerca de 90%.

No caso do RoCycle, os pesquisadores do MIT criaram uma simulação de braços e mãos humanas equipados com um conjunto de sensores. “A pele sensorizada do nosso robô fornece feedback tátil que permite diferenciar entre uma ampla gama de objetos, do rígido ao mole”, explica Daniela Rus, do MIT. 

Essa sensibilidade consegue estimar o tamanho do item e calibrar a força necessária para segurá-lo sem danificá-lo – e sem que o robô se danifique. Agora, o desafio é integrar as mãos do robô a seus olhos, ou seja, construir um sistema que cruze a informação tátil com dados de vídeos das câmeras do robô.

A AMP Robotics já deu este passo. O Cortex consegue selecionar 160 peças por minuto com duas operações diferentes. Um sistema de superfície fornece informações mais rudimentares do objeto, mas é integrado a um outro sistema, mais sofisticado, de visão, que reconhece rapidamente a peça e ativa os braços da máquina. “Usando essa tecnologia, você pode aumentar a qualidade do material e, em alguns casos, duplicar ou triplicar seu valor de revenda”, informa Mantaya Horowitz, CEO da AMP Robotics.

Ainda mais impressionante é o robô desenvolvido pela Machinex, do Canadá. A tecnologia, que mistura um classificador óptico com luz infravermelha e um sistema de correntes e imãs magnéticos, separa até 3 mil objetos recicláveis por minuto – mas peca no quesito precisão.

Segundo a Scientific American, introduzir inteligência artificial em toda a indústria de reciclagem norte-americana pode aumentar os ganhos do setor em US$ 6,6 bilhões por ano. 

É motivo de sobra para ser otimista: mais tecnologia e mais dinheiro em prol de um mundo mais sustentável.

Conteúdo publicado em 2 de setembro de 2019