Détection de matières résiduelles par apprentissage de transfert

Chercheure principale: Claudiane Ouellet-Plamondon

Les matières résiduelles et recyclables entreposées en vrac à l’extérieur des centres de tri constitue un enjeu majeur pour l’industrie et une condition de développement d’une économie circulaire. Second Cycle propose déjà à ses clients une solution technologique d’Intelligence artificielle – SC(IA) permettant de dresser ces inventaires. Cette solution nécessite la production d’une quantité importante d’images, sur la base desquelles l’algorithme de SC(IA) est capable de fournir des analyses pertinentes. Mais la production d’images est coûteuse et complexe et limite la mise à l’échelle industrielle de SC(IA).

• Offrir une solution pour caractériser et mesurer le volume de matières vierges, résiduelles et recyclables;
• Tester l’efficacité d’un nouvel algorithme d’apprentissage par transfert pour déterminer la quantité de matériaux sur site sur la base d’une faible quantité d’images standards.