L’approccio rivoluzionario alla raccolta differenziata prevede l’impiego dell’intelligenza artificiale
Ambientalisti e non solo si troveranno a breve in compagnia di nuovi alleati smart tech che si occuperanno della gestione del rifiuto in maniera intelligente. Il progetto di automazione, che spinge nella direzione di affidare sempre maggior ruolo alle macchine dotate di AI, continua la sua avanzata.
Il tema del Life Cicle dei materiali (LCA) si arricchisce notevolmente degli studi di settore sull’ Automated Waste Sorting che sono mirati a rendere più efficiente il processo di recycling e anche in Italia l’Università di Tor Vergata aggiunge un rilevante contribuito attraverso un progetto ad-hoc.
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Nella facoltà romana il waypoint è lo studio Data Augmentation Using Background Replacement for Automated Sorting of Littered Wast. La ricerca a cura della della studentessa Arianna Patrizi,del Prof. Giorgio Gambosi e il Prof. Fabio Massimo Zanzotto, é poi apparso sulla rivista scientifica internazionale MDPI, presente nel panorama di editoria di settore dal 1996, con sede in Svizzera.
La ricerca ha messo le basi a quello che sarebbe stato lo step successivo in termini di automazione. Nasce quindi, grazie alla sinergia del Dipartimento di Ingegneria d’impresa “Mario Lucertini” e il centro di ricerca CLACK, il progetto BACKREP. Il metodo di lavoro è basato sul riconoscimento tramite la classificazione automatica di immagini. Il suo obiettivo primario è quello di rendete l’AI capace di riconoscere i macrorifiuti abbandonati nell’ambiente.
Il rifiuto potrebbe non uscire mai più dal cerchio dal ciclo di vita del prodotto
Il sistema si basa sulla creazione di un database per reti neurali e algoritmi per AI. Come spiegato dal Prof. Zanzotto «RackRep espande i set di dati esistenti ritagliando i rifiuti solidi in immagini scattate su uno sfondo uniforme (bianco) e sovrapponendoli a sfondi più realistici.”
Si tratta di un avanzamento significativo poiché i sistemi fin ora impiegati sono in grado di individuere rifiuti solo in caso essi siano disposti sul fondo omogeneo dei nastri di trasporto adibiti allo smistamento.
RackRep invece sarebbe in grado di classificarli esattamente dove si trovano. Si comprende un grande potenziale in un sistema robotico dotato di AI. Questi sarebbero in grado ripulire gli ambienti urbani, ma specialmente quelli naturali, con particolare attenzione agli habitat più fragili che patiscono particolarmente l’incuria umana.
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Inoltre come dichiarato dalla ricercatice Arianna Patrizi«Per sperimentare la nostra procedura di aumento dei dati, abbiamo prodotto un nuovo set di dati in ambienti realistici (“Littered waste Testset”) e abbiamo osservato che i riconoscitori di rifiuti “addestrati” sui dati aumentati superano quelli addestrati sui set di dati esistenti. La procedura di aumento dei dati che abbiamo adottato sembra essere dunque un approccio praticabile per supportare lo sviluppo di riconoscitori di rifiuti per ambienti urbani e selvaggi».
Si comprende quindi che il sistema BackRep, utilizzando un modello innovativo di catalogazione automatica per immagini in ambiente reale, rappresenta un apripista all’interno del dibattito di ricerca.
