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Machine learning per la gestione dei rifiuti
Per riciclo dei rifiuti si intende l'insieme di metodologie messe in atto per recuperare materiali utili dai rifiuti, garantendo così il riutilizzo del materiale di riciclo.
Il riciclo permette una maggiore sostenibilità al ciclo di produzione dei materiali, riduce l'impiego di materie prime, l'utilizzo di energia e l'emissione di gas serra.
I materiali riciclabili includono tutti i rifiuti che possono essere riutilizzati per produrre nuovi oggetti uguali allo scarto (vetro, carta) oppure utilizzati per produrre nuovi materiali (legno, tessuti).
La plastica merita un discorso a parte in quanto è composto da diversi tipi di plastica.
Riciclare la plastica significa quindi utilizzare dei macchinari e un complesso sistema di lavorazione capace di dividere i vari tipi di plastica. Il processo è costoso in termini ambientali.
Come funziona attualmente la gestione dei rifiuti?
Il procedimento di smistamento viene eseguito utilizzando la spettroscopia nel vicino infrarosso, una tecnica in grado di individuare e suddividere la maggior parte dei polimeri più comuni.
Come può aiutare l'innovazione?
Machine learning e robotica possono favorire l'incremento dell'efficienza delle attività di riciclo.
Il beneficio del sistema robotico sta in una maggiore produttività rispetto agli operatori umani e in una precisione elevata della selezione dei rifiuti.
Il machine learning però permette anche altro. Mentre esamina i rifiuti da selezionare per il riciclo, il sistema impara quali rifiuti ha davanti e fornisce informazioni utili sulla produzione della città.
In questo modo il sistema impara e può adattarsi più velocemente alla selezione di nuovi tipi di rifiuti.
Nuove tecnologie
Negli ultimi anni sono state sviluppate molte tecnologie per migliorare il processo di riciclo, ad esempio:
- L'Università di Aarhus (Danimarca) ha sviluppato un sistema di fotocamere che riesce a differenziare tra ben 12 tipi diversi di plastica, utilizzando una telecamera iperspettrale nell'area degli infrarossi e l'apprendimento automatico per esaminare e catalogare il tipo di plastica direttamente sul nastro trasportatore;
- L'AMP Robotics di Denver (Colorado, America) ha realizzato un sistema robotico che individua e raccoglie gli articoli in cartone, separandoli dal resto dei rifiuti sopra un nastro trasportatore;
- Una startup torinese, Re Learn, ha sviluppato Nando che è in grado di riconoscere le macrocategorie di rifiuti (carta, plastica, vetro e alluminio) e di differenziarli in base al materiale di cui sono composti;
- Alcuni ricercatori del Massachusetts Institute of Technology, hanno sviluppato RoCycle, un robot che riesce a registrare la dimensione dell'oggetto e capire se è composto da plastica o carta, se è solido o morbido, grande o piccolo e se presenta parti metalliche;
- La ZenRobotics (Finlandia) persegue l'obiettivo di sconvolgere il mondo della gestione dei rifiuti con il primo sistema di selezione di rifiuti attraverso lo ZenRobotics Recycler. Esso si incentra su appositi software che impiegano le informazioni che arrivano in tempo reale dai propri rilevatori ed è in grado di individuare un' ampia gamma di metalli, di minerali e di legname, oltre alle materie plastiche e alla carta.
Riciclare la plastica significa quindi utilizzare dei macchinari e un complesso sistema di lavorazione capace di dividere i vari tipi di plastica. Il processo è costoso in termini ambientali.
Come funziona attualmente la gestione dei rifiuti?
Il procedimento di smistamento viene eseguito utilizzando la spettroscopia nel vicino infrarosso, una tecnica in grado di individuare e suddividere la maggior parte dei polimeri più comuni.
Come può aiutare l'innovazione?
Machine learning e robotica possono favorire l'incremento dell'efficienza delle attività di riciclo.
Il beneficio del sistema robotico sta in una maggiore produttività rispetto agli operatori umani e in una precisione elevata della selezione dei rifiuti.
Il machine learning però permette anche altro. Mentre esamina i rifiuti da selezionare per il riciclo, il sistema impara quali rifiuti ha davanti e fornisce informazioni utili sulla produzione della città.
In questo modo il sistema impara e può adattarsi più velocemente alla selezione di nuovi tipi di rifiuti.
Nuove tecnologie
Negli ultimi anni sono state sviluppate molte tecnologie per migliorare il processo di riciclo, ad esempio:
- L'Università di Aarhus (Danimarca) ha sviluppato un sistema di fotocamere che riesce a differenziare tra ben 12 tipi diversi di plastica, utilizzando una telecamera iperspettrale nell'area degli infrarossi e l'apprendimento automatico per esaminare e catalogare il tipo di plastica direttamente sul nastro trasportatore;
- L'AMP Robotics di Denver (Colorado, America) ha realizzato un sistema robotico che individua e raccoglie gli articoli in cartone, separandoli dal resto dei rifiuti sopra un nastro trasportatore;
- Una startup torinese, Re Learn, ha sviluppato Nando che è in grado di riconoscere le macrocategorie di rifiuti (carta, plastica, vetro e alluminio) e di differenziarli in base al materiale di cui sono composti;
- Alcuni ricercatori del Massachusetts Institute of Technology, hanno sviluppato RoCycle, un robot che riesce a registrare la dimensione dell'oggetto e capire se è composto da plastica o carta, se è solido o morbido, grande o piccolo e se presenta parti metalliche;
- La ZenRobotics (Finlandia) persegue l'obiettivo di sconvolgere il mondo della gestione dei rifiuti con il primo sistema di selezione di rifiuti attraverso lo ZenRobotics Recycler. Esso si incentra su appositi software che impiegano le informazioni che arrivano in tempo reale dai propri rilevatori ed è in grado di individuare un' ampia gamma di metalli, di minerali e di legname, oltre alle materie plastiche e alla carta.
Settori: Ambiente, Analisi, abbattimento e Controllo emissioni, Cambiamento climatico, GAS, Inquinamento, Rifiuti
