Il riciclo dei rifiuti usa l'intelligenza artificiale

Mezza tonnellata di rifiuti l’anno: è quanto, in media, ciascun cittadino italiano produce nell’arco di dodici mesi, secondo i dati dell'Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale (Ispra). Per l’Italia, significa circa 30 milioni di tonnellate l’anno. Sappiamo che non può esistere economia circolare senza elevati livelli di riciclo e riuso dei rifiuti, e che sempre più le discariche dovrebbero essere l’eccezione e non la norma. L’Unione Europea fissa al 2035 l’obiettivo di riciclare o riutilizzare il 90% dei rifiuti totali prodotti in Ue.

Bisognerà lavorare sulle molte inefficienza della catena del riciclo: spesso, per esempio, accade che la raccolta differenziata non venga fatta correttamente, e che dunque gli impianti di selezione finiscano per riempirsi di materiale non recuperabile, per cui la discarica è l’unica destinazione possibile. Gruppo Hera, azienda multiservizi bolognese che tratta 6,3 milioni di tonnellate di rifiuti ogni anno, nel 2019 ha cercato una soluzione che le permettesse di risolvere il problema della raccolta differenziata non corretta.

In precedenza, il controllo dei materiali da destinare ai processi di riciclo veniva fatto manualmente o in modo automatizzato, ma in ogni caso all’interno degli impianti, direttamente sul nastro trasportatore. L’obiettivo era di arrivare a eseguire i controlli in una fase precedente, già durante le operazioni di svuotamento dei contenitori in strada. Questo metodo consente di definire a priori quale tipo di lavorazione effettuare e, dunque, di selezionare i materiali adatti a quel tipo di processo (vetro, plastica, carta, eccetera). Un altro vantaggio è quello di poter capire dove intervenire, in modo mirato, nei comuni o nelle zone geografiche in cui la qualità della raccolta è più scarsa.

Gruppo Hera si è rivolta a Ibm per realizzare la soluzione tecnologica di cui aveva bisogno. In particolare, è stata ingaggiata la metodologia Ibm Garage. Insieme, il personale delle due aziende in soli due mesi ha messo a punto una prima versione di questa soluzione, combinando il servizio di data science Watson Studio e l’apprendimento automatico di Watson Machine Learning, entrambi di Ibm. Si integrano in tutto ciò ulteriori software e framework open source di intelligenza artificiale e apprendimento automatico.

Sulla base della prima sperimentazione, la società multiutility ha continuato a lavorare con Ibm per affinare il modello esistente, estenderlo ad altri scenari e applicarlo ad una flotta più ampia di veicoli. Nel 2021 il nuovo metodo di controllo qualità era operativo su diversi mezzi nel territorio di Ferrara e attualmente la Gruppo Hera ne sta valutando gli impatti sull’operatività.

(Immagine: Gruppo Hera)

La soluzione è in grado di riconoscere automaticamente il tipo di materiale da destinare al riciclo, e dunque l’adeguatezza per un certo tipo di procedura, applicando i medesimi criteri usati dagli operatori di Gruppo Hera. A essa si affianca un’app multiservizio chiamata “Beam IoT”, sviluppata originariamente per Hera dall’Hybrid Cloud Competence Center Ibm Consulting di Bari. L’applicazione utilizza le tecnologie Ibm Cloud Paks e Red Hat Openshift per raccogliere in tempo reale dati da smart meter e sensori IoT. In un secondo momento sono state aggiunte all’applicazione altre fonti di dati, fra cui i video ripresi dalle telecamere presenti sui mezzi della raccolta rifiuti.

“L’esperienza con Ibm Garage ci ha consentito di attivare una soluzione particolarmente innovativa nell’ambito della raccolta, selezione e recupero dei rifiuti”, ha dichiarato Milena Zappoli, responsabile Innovazione dei Servizi Ambientali del Gruppo Hera. “Il progetto si posiziona lungo tutta la filiera operativa e può essere un valido supporto per aumentarne l’efficienza, ma soprattutto può incidere sul miglioramento della qualità della raccolta differenziata e, dunque, sulla massimizzazione dei rifiuti riciclabili, valorizzando a pieno gli sforzi messi in campo dal Gruppo Hera nell’economia circolare”.