Il Gruppo Hera si affida all’AI di IBM per lo sviluppo di soluzioni in grado di valutare la qualità della raccolta differenziata prima ancora che entri all’interno degli impianti.
Il riciclo dei rifiuti in risorse rappresenta l’unica via per entrare nell’ottica di un’economia circolare, in linea con le direttive dell’Unione Europea, che stabiliscono che entro il 2035 non più del 10% dei rifiuti urbani potrà essere destinato allo smaltimento in discarica.
I problemi del riciclo
Il riciclo permette di trattare i rifiuti, gli scarti e i materiali in modo da reintrodurli nel ciclo produttivo, e si basa sulla raccolta differenziata e sulla successiva selezione e lavorazione delle varie frazioni merceologiche. Talvolta però capita che la raccolta differenziata non venga eseguita correttamente, e gli impianti di selezione finiscono per riempirsi di materiale non recuperabile da avviare a smaltimento.
Per ovviare a questo problema, il Gruppo Hera ha cercato soluzioni che permettessero di valutare la qualità della raccolta prima ancora che entri all’interno degli impianti, ossia durante le fasi di svuotamento dei contenitori in strada. Così facendo, è possibile definire a priori quale tipo di lavorazione effettuare, nonché individuare in quali zone del territorio la qualità della raccolta è più scarsa e intervenire con azioni di engagement e comunicazione verso cittadini e aziende.
La soluzione dall'IBM Garage
Il Gruppo Hera per questo progetto si è rivolto a IBM Garage per attivare iniziative di sviluppo di soluzioni di AI in grado di riconoscere la qualità dei rifiuti, applicando gli stessi criteri degli operatori che si occupano della valutazione dei materiali all’ingresso degli impianti.
Al lavoro dal 2019
Il progetto è partito nel 2019 ed è stata realizzata la prima versione di un prodotto che incorpora IBM Watson Studio e IBM Watson Machine Learning in grado di riconoscere le caratteristiche degli oggetti relativi alla raccolta della plastica che li qualificano per il recupero e il riutilizzo. IBM ha anche consentito a Hera di trarre vantaggio da soluzioni e framework open di AI e Machine Learning integrati con le piattaforme del Gruppo.
Operativo a Ferrara
Tale progetto sperimentale ha dato il via a una collaborazione per affinare il modello esistente, estenderlo ad altri scenari, e applicarlo a una flotta più ampia di veicoli. Già nel 2021 era operativo su diversi mezzi nel territorio di Ferrara, e la multiutility ne sta valutando gli impatti sull’operatività.
La soluzione realizzata si affianca a un’applicazione multibusiness e multiservizio chiamata Beam IoT, precedentemente sviluppata per Hera dall’Hybrid Cloud Competence Center IBM Consulting di Bari, e basata sulle tecnologie ibride IBM Cloud Paks e Red Hat Openshift, per la raccolta in tempo reale dei dati da Smart Meter e sensori IoT. Le nuove funzionalità mettono a disposizione del Beam IoT altri tipi di informazioni multimediali raccolte da una gamma più ampia di dispositivi, compresi i video della raccolta dei rifiuti ripresi dalle telecamere presenti sui mezzi.
«L’esperienza con IBM Garage ci ha consentito di attivare una soluzione particolarmente innovativa nell’ambito della raccolta, selezione e recupero dei rifiuti – afferma Milena Zappoli, Responsabile Innovazione dei Servizi Ambientali di 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. Ottimo il livello di collaborazione tra le due società, grazie agli strumenti che ci sono stati messi a disposizione e, anche, ovviamente, alle competenze dei colleghi che hanno lavorato assieme per portare avanti un’idea, che nel 2019 poteva sembrare veramente sfidante, ma che oggi possiamo definire una realtà operativa a tutti gli effetti».
