A Greyparrot captou 27 milhões de dólares, cerca de 23 milhões de euros, numa ronda de financiamento Série B liderada pelo investidor tecnológico Omar Mir.
O capital será aplicado na expansão da plataforma de inteligência artificial para análise de resíduos, depois de a tecnologia da empresa ter ultrapassado um bilião de objetos detetados.
A operação eleva para 60 milhões de dólares o financiamento total obtido pela empresa desde a sua fundação, em 2019. A Greyparrot pretende agora reforçar a presença na Europa e na América do Norte, alargar a rede de equipamentos Analyzer e aumentar as equipas dedicadas à inteligência artificial, ciência de dados e desenvolvimento de produto. O objetivo anunciado é contribuir para evitar mais de um milhão de toneladas de resíduos até 2030.
Fundada por Mikela Druckman, Ambarish Mitra e Nikola Sivacki, a empresa desenvolve sistemas de câmaras equipados com inteligência artificial que são instalados sobre as linhas de triagem das unidades de recuperação de materiais. Os equipamentos identificam, em tempo real, o material, o produto e a marca dos objetos que passam pelos tapetes transportadores.
A tecnologia encontra-se instalada em unidades de reciclagem de mais de 20 países. Empresas de gestão de resíduos como a WM, Circular Services, Veolia, Biffa e FCC utilizam estes dados para acompanhar a qualidade dos materiais, ajustar os processos de separação e aumentar as taxas de recuperação.
Dados para melhorar a triagem de resíduos
A Greyparrot indica que as instalações que utilizam os dados recolhidos pelos seus sistemas registaram ganhos de eficiência entre 10% e 30%. Numa das unidades, as alterações realizadas a partir dessa informação terão permitido uma poupança anual superior a 1,5 milhões de libras, equivalente a mais de dois milhões de dólares.
Ao contrário da amostragem manual, que analisa apenas uma pequena parcela dos resíduos recebidos, os sistemas Analyzer acompanham continuamente os materiais ao longo dos diferentes turnos. Esta informação pode ser utilizada na gestão operacional, nas auditorias e na preparação de relatórios de conformidade.
«Os resíduos são um dos maiores recursos inexplorados do planeta e os dados são a infraestrutura que permite aproveitá-los», afirmou Mikela Druckman, cofundadora e CEO da Greyparrot. «Este financiamento permite-nos crescer rapidamente na América do Norte e na Europa e reforçar as nossas equipas de inteligência artificial, ciência de dados e produto.»
A base de dados construída a partir de mais de um bilião de deteções inclui, de acordo com a empresa, 17,4 mil milhões de garrafas de PET e 4,2 mil milhões de objetos de alumínio. O conjunto dos materiais identificados pelos equipamentos representará um valor recuperável estimado em 2,5 mil milhões de dólares.
Informação sobre o desempenho das embalagens
A aplicação dos dados estende-se também às empresas de bens de consumo. Através da plataforma Deepnest, grupos como a Unilever, L’Oréal e Kenvue analisam o comportamento das suas embalagens após o descarte, procurando identificar os materiais efetivamente recuperados e os que acabam perdidos nas linhas de triagem.
Esta informação pode apoiar decisões de redesign, avaliar a reciclabilidade das embalagens em condições reais e preparar o cumprimento dos regimes de responsabilidade alargada do produtor. Na União Europeia, o Regulamento de Embalagens e Resíduos de Embalagens, conhecido pela sigla PPWR, deverá aumentar as exigências de medição, reporte e desempenho ambiental aplicáveis aos produtores.
No primeiro trimestre de 2026, a Environment Agency britânica aceitou dados de composição de resíduos produzidos pelos sistemas da Greyparrot para efeitos de reporte legal, em processos apresentados pelas empresas Biffa e FCC.
A empresa considera que a crescente pressão regulamentar sobre a reciclagem e as embalagens está a aumentar a procura por dados mais completos acerca dos fluxos de materiais. A nova ronda será usada para ampliar os pontos de recolha de informação e desenvolver ferramentas destinadas aos operadores de resíduos, produtores de embalagens e entidades reguladoras.
