CONSUMI

Rifiuti 4.0

19/07/2019
di Camilla Santoro

Non è di certo un segreto che in Italia quello dei rifiuti è un problema non di poco conto. E di certo non è neanche un mistero il perché. Pochi impianti adeguati e troppo materiale da smaltire, svelato l’arcano. Poi se ci aggiungiamo gli atti vandalici, come incendi dolosi, completiamo il quadro delle risposte.
 
La gestione dei rifiuti si distingue in due operazioni: quelle di recupero, in cui si gestiscono i rifiuti provenienti dalla raccolta differenziata e quelle di trattamento-smaltimento attraverso discariche, inceneritori, impianti di trattamento meccanico-biologico.
 
Nonostante siamo un Paese virtuoso, in Italia resta l’emergenza rifiuti. Secondo un rapporto dell’ISPRA, nel 2016 abbiamo prodotto circa 30 milioni di tonnellate di rifiuti urbani; 135 milioni sono state le tonnellate di rifiuti speciali (ovvero industriali) divisi in pericolosi e non pericolosi. Fin qui apparentemente sotto controllo, il problema parrebbe proprio la raccolta differenziata. Se ne fa molta, siamo passati dal 28,5% del 2006 al 52,5% del 2016, ma male. Negli impianti viene fatta una divisione tra materiali riciclabili e non, tuttavia il rischio che si accumuli materiale di scarto da mandare in smaltimento è elevato.
 
Inoltre, non c’è mercato per questa “differenziata” perché i materiali riciclati non trovano molto spazio sul mercato e per questo si prova a mandarlo in discariche. E se invece provassimo ad utilizzarli in altro modo? O a proiettarli nel futuro potenziando le prestazioni degli impianti? Oggi Intelligenza Artificiale, IoT e Machine Learning si possono inserire nei software di gestione dei rifiuti e non è difficile ipotizzarne i benefici. C’è un controllo digitalizzato dell’informazione che le macchine si passano; i processi possono essere gestiti in tempo reale consentendo un monitoraggio di tutta la gestione. Si ottimizzano i tempi di raccolta e smaltimento dei rifiuti, ci sarebbe una migliore organizzazione operativa nei centri di raccolta e minori consumi di benzina e manutenzioni.
 
È evidente come più dati arriveranno al sistema e più il software elaborerà nuove soluzioni di raccolta per migliorare le prestazioni. Ci sarà uno scambio rapido delle coordinate geografiche di partenza e arrivo dei mezzi; si conosceranno le tempistiche del servizio raccolta; le distanze e i chilometri percorsi.
 
IA e Machine Learning “parlandosi” potrebbero davvero consentire una costruzione di soluzioni ad hoc per ciascun impianto, a seconda dunque delle esigenze e dei problemi che si presentano.
 

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