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Intelligent Waste Monitoring: l’AI al servizio del controllo qualità nel riciclo

Il progetto iWAMO di IT+Robotics, nato per superare i limiti del controllo qualità manuale e a campione nel riciclo, introduce un sistema innovativo per l’automazione del processo. Grazie all’analisi di immagini e dati 3D con tecniche avanzate di deep learning e AI generativa, iWAMO mira a fornire dati dettagliati in tempo reale sulla qualità delle frazioni riciclabili, ottimizzare le performance degli impianti e certificare il livello di contaminazione.

Pubblicato il 11 Apr 2025

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Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning per efficientare il controllo qualità nel riciclo dei rifiuti attraverso un sistema avanzato di monitoraggio e controllo qualità.

È da questa idea che nasce iWAMO, acronimo di “Intelligent Waste Monitoring”: un progetto di ricerca industriale e sviluppo sperimentale che impegna l’azienda padovana IT+Robotics nell’ambito del Bando IRISS, promosso dal Competence Center Smact.

iWAMO: innovazione per il controllo qualità nel riciclo

Attualmente, il controllo della qualità delle frazioni riciclabili avviene a campione e manualmente, limitando così la possibilità di monitorare in tempo reale le performance.

È in questo scenario che si inserisce iWAMO, che prevede diverse fasi di sviluppo nel corso dei prossimi mesi. Gli obiettivi del progetto sono chiari:

  • creare un sistema innovativo capace di automatizzare il controllo qualità su tutta la produzione dell’impianto
  • fornire dati dettagliati e in tempo reale sulla qualità delle frazioni differenziate e sulle performance operative
  • ottimizzare i parametri di funzionamento dell’impianto e certificare il livello di contaminazione di ogni materiale selezionato per il riciclo.

Per raggiungere questi obiettivi, sarà sviluppato un sistema basato su analisi di immagini e dati 3D con tecniche avanzate di Deep Learning e AI Generativa.

Identificazione e quantificazione dei contaminanti per un riciclo più puro

In particolare, il sistema sarà in grado di identificare e quantificare la presenza di contaminanti nelle frazioni differenziate, migliorando così la purezza dei materiali destinati al riciclo.

Il progetto è sviluppato in collaborazione con l’Intelligent Autonomous System Laboratory dell’Università di Padova, parte dell’ecosistema Smact. Il laboratorio fornirà supporto nello sviluppo degli algoritmi di visione artificiale e Deep Learning, contribuendo all’implementazione di tecnologie di ultima generazione nel settore del waste management.

“Grazie all’applicazione del Deep Learning e della AI Generativa nella visione artificiale, trasformiamo l’innovazione scientifica in un’applicazione industriale capace di rendere il riciclo più flessibile ed efficiente”, commenta Alberto Gottardi, R&D Project Manager di IT+Robotics.

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Michelle Crisantemi

Giornalista bilingue laureata presso la Kingston University di Londra. Da sempre appassionata di politica internazionale, ho vissuto, lavorato e studiato in Spagna, Regno Unito e Belgio, dove ho avuto diverse esperienze nella gestione di redazioni multimediali e nella correzione di contenuti per il Web. Nel 2018 ho lavorato come addetta stampa presso il Parlamento europeo, occupandomi di diritti umani e affari esteri. Rientrata in Italia nel 2019, ora scrivo prevalentemente di tecnologia e innovazione.

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