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Le projet RECYF AU SERVICE DE LA TRANSITION ECOLOGIQUE

L’habitat et le secteur de la construction, représentent deux tiers des émissions de gaz à effet de serre. Dans le cadre de son plan de relance, la Région Auvergne-Rhône-Alpes soutient le développement des entreprises régionales par l’innovation collaborative en lien avec les laboratoires de recherche régionaux. Ainsi le projet RECYF porté par Tri-Vallées, GVC et AMVALOR a convaincu la Région par son fort potentiel et son impact sociétal et environnemental

En effet, dans un contexte de forts enjeux autour de l’efficacité énergétique des logements, le projet ambitionne de renforcer l’efficacité économique et écologique de la filière des huisseries en développant un prototype de démantèlement des fenêtres en fin de vie, transportable sur chantier. Le projet pourrait permettre à terme de traiter une partie d’un gisement de 10 millions de fenêtres par an ce qui peut représenter 300 000 tonnes de matières.

Recyf apporte ainsi le maillon manquant de la collecte et du traitement en fin de vie de ce gisement par la séparation des matériaux pour maximiser le recyclage des fenêtres et créer des emplois inclusifs. 

Avec les experts et ingénieurs de recherche AMVALOR, les équipes ont réussi à cette occasion à mettre en place un système de casse et de séparation des matériaux, à produire des fractions sortantes recyclables ou valorisantes , à récupérer 80% du verre présent et 100%  des montants pour recyclage (PVC, Aluminium) ou valorisation énergétique (bois), et à proposer des solutions amont et aval à ce prototype.

L’idée serait de développer une machine en deux postes (casse du verre, découpe des montants), prochainement.

Les partenaires du projet sont GVC Entreprises, TRI VALLEES et la Région Auvergne-Rhone-Alpes.

 

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Un projet ?

Le laboratoire LISPEN décroche un projet ANR Jeune Chercheur, porté par Arnaud Polette, enseignant-chercheur sur le campus Arts et Métiers d’Aix-en-Provence. Le projet GENERAT3D vise à générer automatiquement des données multimodales d’assemblages de pièces mécaniques pour l’apprentissage machine en rétro-conception de produits. 

L’objectif de GENERAT3D est de développer des méthodes de génération automatique de grands volumes de données pour alimenter des méthodes d’apprentissage machine pour la rétro-conception de pièces et d’assemblages mécaniques. 

Des méthodes de génération de données artificielles pour l’apprentissage machine 

Récolter et labelliser des données pour l’apprentissage machine est un travail qui peut s’avérer chronophage, tout particulièrement dans le contexte multimodal de la rétro-conception de produits où il est nécessaire d’avoir une labellisation par pièce et par assemblage dans plusieurs types de représentations 2D et 3D. Pour cela des méthodes d’augmentation de données CAO, de génération d’images photo-réalistes, de nuages de points « tels que scannés », ainsi que de cartes de profondeurs seront développées. Des cas d’études utilisant ces données seront développés lors du projet afin d’illustrer leurs exploitations. 

Impacts et retombées prévus pour l’Industrie du Futur 

La mise à disposition de ces méthodes de génération de grands volumes de données (ainsi que de jeux de données déjà générés) permettra en premier lieu la mise en place de nouvelles méthodes de rétro-conception de produits telles que l’aide à la rétro-conception ou l’automatisation de la rétro-conception. 

À plus long terme, ces méthodes seront également profitables à d’autres applications en lien avec l’ingénierie des systèmes dans un contexte d’Industrie du Futur où l’apprentissage machine permet aujourd’hui de lever de nouveaux verrous scientifiques, telles que la conception de produits, le fonctionnement en temps réel des jumeaux numériques, la détection d

 

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