A inteligência artificial está transformando o que antes era descartado em dinheiro. Literalmente. Empresas nos Estados Unidos e Europa investem pesado em robôs equipados com câmeras, sensores e algoritmos avançados capazes de identificar materiais valiosos no meio de montanhas de lixo. É a nova corrida do ouro — só que nas lixeiras.
Matanya Horowitz, fundador da AMP Robotics, empresa no Colorado, olha para pilhas de garrafas amassadas e latinhas e vê coisa diferente. “São nossos dados, nosso combustível”, diz ele. “Mas sim, é lixo.”
A diferença? Esse lixo vale bilhões. Segundo estimativas da AMP, mais de US$ 200 bilhões em materiais recicláveis deixam de ser recuperados todo ano no mundo. E os motivos são simples: separar tudo isso à mão é lento, caro e perigoso.
Olhos de águia eletrônicos
Os sistemas que a AMP desenvolveu usam câmeras de segurança comuns. Fotografam o lixo passando por esteiras. Em milésimos de segundo, algoritmos treinados com milhões de imagens identificam cada tipo de plástico, metal ou papel. Depois, jatos de ar pneumático separam o material valioso do resto.
“Se você ou eu fizéssemos isso manualmente, conseguiríamos cerca de 40 separações por minuto”, explica Horowitz. “Esses jatos fazem milhares por minuto.”
E não param. Humanos cansam depois de uma ou duas horas. Máquinas não.
A precisão impressiona. A startup londrina Greyparrot consegue classificar resíduos em 111 categorias diferentes. Os robôs identificam não só o tipo de material, mas também a marca do produto. Isso pode, no futuro, responsabilizar fabricantes por práticas insustentáveis.
Tesouro escondido no celular velho
Lixo eletrônico virou mina urbana. Um celular descartado tem ouro, prata, paládio, lítio, cobalto e terras raras. A questão é recuperar isso de forma viável.
Na Europa, a empresa Electrocycling recupera 80% do lixo eletrônico como matéria-prima. São 35 materiais diferentes: ferro, zinco, ouro, prata, paládio. A União Europeia perde cerca de € 84 bilhões por ano quando esses metais vão parar no lixo em vez de serem reutilizados, segundo dados da ONU.
O problema cresceu rápido. Em 2022, o mundo produziu 62 milhões de toneladas de lixo eletrônico. Daria para encher 1,5 milhão de caminhões de 40 toneladas. E a produção de e-waste cresce cinco vezes mais rápido que a capacidade de reciclagem.
Aqui entra a IA. Robôs equipados com câmeras hiperespectrais e sensores infravermelhos conseguem identificar até pequenas concentrações de metais valiosos. Um estudo mostra que sistemas de IA em reciclagem de eletrônicos aumentam as taxas de recuperação entre 5% e 15%. Em ambientes controlados, chegam a números ainda maiores.
Baterias: o novo petróleo
Carros elétricos e celulares dependem de baterias de lítio. Essas baterias contêm lítio, cobalto, níquel e manganês — todos metais críticos e caros. O problema? A vida útil média de uma bateria é de 5 a 8 anos. Depois, vira lixo perigoso.
Menos de 5% das baterias de lítio são recicladas atualmente. É um desperdício ambiental e econômico. A produção global de baterias deve ultrapassar 1,3 TWh até 2030, mas a demanda já supera a oferta de metais raros.
A IA ajuda a mudar esse cenário. Sistemas inteligentes de triagem usam visão computacional para identificar diferentes tipos de bateria no lixo eletrônico. Depois, algoritmos de aprendizado profundo otimizam o processo de extração química dos metais. Resultado: mais materiais recuperados, menos produtos químicos usados, processos mais seguros.
Pesquisadores desenvolveram um sistema com raios-X e deep learning para detectar baterias em meio ao lixo eletrônico. Outros criaram bancos de dados com milhares de imagens de baterias descartadas para treinar algoritmos de reconhecimento.
Custos caem, segurança sobe
Dennis Bagley, diretor executivo da Autoridade de Serviços Públicos do Sudeste da Virgínia, tinha um problema. O aterro sanitário da região ia encher até 2060. Não havia terreno para fazer outro.
A solução? Um contrato de 20 anos com a AMP. A empresa garantiu desviar 50% do lixo do aterro — 30% como matéria orgânica, 20% como recicláveis. A taxa de reciclagem atual da região é de apenas 7%.
“Tenho uma filosofia: americanos são preguiçosos por natureza e não reciclam porque dá trabalho”, diz Bagley. “Isso elimina esse elemento. Todo mundo vira reciclador.”
Centros de reciclagem que adotaram IA relatam quedas de 35% em lesões de trabalhadores. O trabalho é sujo e perigoso. Manter funcionários é difícil. A Alameda County Industries, perto de São Francisco, pagava cerca de US$ 85 mil por ano por funcionário e mesmo assim tinha problemas de retenção. Depois de implementar IA, reduziu custos de mão de obra em 59%.
Paradoxalmente, a automação não está destruindo empregos. Pelo contrário. A incorporação de IA em sistemas de reciclagem já resultou em aumento de 15% nas oportunidades de trabalho. Projeções indicam que mais de 10 mil novos empregos devem ser criados globalmente até 2028.
Da mina ao lixo, do lixo de volta à mina
A tecnologia não se limita à reciclagem tradicional. Empresas usam IA para encontrar minerais críticos em lugares inesperados.
O Laboratório Nacional de Tecnologia Energética dos EUA desenvolveu um sistema de IA que analisa dados geológicos para identificar minerais críticos em fontes não convencionais — como cinzas de carvão, rejeitos de mineração e até algas marinhas.
A startup Earth AI combina IA com tecnologia de perfuração proprietária. Treinou algoritmos com 50 anos de dados para prever onde encontrar metais. Recentemente descobriu um dos maiores depósitos verificados de paládio na Austrália.
Outros pesquisadores trabalham com microrganismos geneticamente modificados que “mineram” metais de rejeitos de minas. É a biomineração — e a IA ajuda a identificar quais micróbios são mais eficientes.
Um estudo publicado na revista Science descobriu que recuperar os minerais contidos em rejeitos de minas nos EUA poderia atender quase todas as necessidades do país em minerais críticos. Recuperar apenas 1% já reduziria substancialmente a dependência de importações.
O lado B da história
Nem tudo são flores. A implementação de IA na reciclagem tem custos altos. Instalar tecnologia avançada, atualizar infraestrutura ou integrar IA em sistemas existentes custa caro. Alugar um robô equivale ao salário anual de um ou dois trabalhadores.
Sistemas de IA são complexos. Precisam de dados de qualidade, atualizações constantes e suporte técnico especializado. E há preocupações com privacidade. Informações no lixo podem levar a roubo de identidade.
Além disso, especialistas alertam: tecnologia sozinha não resolve o problema. Beizhan Yan, pesquisador da Universidade Columbia, é direto: “Acho que é um problema de política para os governos. Eles deveriam proibir 95% dos diferentes tipos de plástico, e tudo mais deveria ser feito de plástico biodegradável.”
O mundo continua produzindo lixo demais. Especialmente plástico, que leva centenas ou milhares de anos para se degradar. Sistemas de reciclagem melhorados ajudam a gerenciar o problema, mas não atacam a raiz: o consumo excessivo.
O futuro está nos dados
A AMP Robotics levantou US$ 91 milhões recentemente para expandir operações. A Greyparrot já opera em mais de 50 instalações de reciclagem na Europa. Pesquisadores continuam desenvolvendo novos algoritmos e sensores.
Os dados coletados por esses sistemas têm valor próprio. Servem para validar lotes de material reciclado, evitar rejeições caras, otimizar logística e cortar custos em várias áreas das instalações de recuperação.
É o início de uma economia circular de verdade? Talvez. Mas uma coisa é certa: aquele celular velho na gaveta, aquela bateria no fundo da caixa — eles valem mais do que você imagina. E agora existem robôs com olhos de águia eletrônicos para provar isso.
