Rifiuti, rivoluzione totale: con questo sistema smart mai più errori di smistamento - ecoblog.it
Un progetto pilota mostra come l’AI possa ridurre la contaminazione nei rifiuti riciclabili e migliorare i processi di smistamento urbano.
Ogni anno milioni di tonnellate di materiali potenzialmente riciclabili finiscono in discarica, bruciati o dispersi, nonostante possano essere recuperati. Secondo i dati dell’Environmental Protection Agency, solo il 35% dei rifiuti urbani negli Stati Uniti viene effettivamente riciclato, anche se il 75% sarebbe tecnicamente riciclabile. La causa principale è la contaminazione dei flussi, che rende inutilizzabili anche i materiali conferiti correttamente. Il dato medio di contaminazione si attesta intorno al 25%, il che significa che un quarto dei rifiuti riciclabili viene vanificato.
In questo quadro, l’automazione intelligente dello smistamento diventa un passaggio chiave per rendere la filiera del riciclo urbana più efficace, sicura ed economica. Una delle iniziative più avanzate arriva da New York, dove la Stony Brook University, con il sostegno dell’AI Innovation Seed Grant, ha sviluppato un sistema AI per identificare e monitorare i rifiuti negli impianti di Long Island, tra New York City e il Connecticut.
Un progetto industriale per ridurre la contaminazione e supportare l’economia circolare
Il cuore del progetto è un sistema basato su visione artificiale che utilizza una rete di videocamere ad alta definizione e algoritmi di intelligenza artificiale capaci di riconoscere e classificare i rifiuti in tempo reale. I ricercatori, guidati da Ruwen Qin del Dipartimento di Ingegneria Civile, hanno raccolto migliaia di immagini direttamente dagli impianti di trattamento, in collaborazione con il Waste Data and Analysis Center e il New York State Department of Environmental Conservation.
Il fine è creare un dataset pubblico e industriale, utile a identificare le criticità dell’intero processo. Non solo quindi uno strumento tecnico, ma un’analisi a tutto campo delle fasi di raccolta e selezione, con l’obiettivo di generare un modello replicabile e aperto.
Le tecnologie impiegate includono alcuni dei sistemi di visione artificiale più recenti: il noto YOLO (You Only Look Once) per il rilevamento oggetti, SAM (Segment Anything Model) per la segmentazione avanzata dei materiali e DeepSort, un algoritmo di tracciamento per seguire i movimenti degli oggetti all’interno della linea di smistamento.
I vantaggi potenziali sono immediati: riduzione degli errori, maggiore sicurezza per gli operatori, meno costi di gestione e, soprattutto, recupero più preciso dei materiali riciclabili. È qui che l’intelligenza artificiale può davvero fare la differenza: intervenire dove i sistemi manuali non arrivano, senza sostituire l’uomo, ma integrandosi con le competenze operative e tecniche esistenti.
Il futuro del riciclo passa per dati buoni, tecnologie trasparenti e collaborazione
L’iniziativa di Long Island non è isolata. In diversi Paesi si moltiplicano i test sull’uso dell’AI per il riconoscimento automatico dei materiali, con risultati incoraggianti. Secondo una ricerca pubblicata nel 2025 su Sustainability Global, le tecnologie intelligenti possono aumentare la quota di riciclo fino al 50%, con una precisione media del 90% nel riconoscimento dei materiali, contro circa il 60% dei sistemi manuali.
A determinare il successo di queste soluzioni sarà però la qualità dei dati raccolti e la capacità di rendere trasparenti e verificabili gli algoritmi utilizzati. La visione emergente, anche sulla scia di quanto discusso durante Ecomondo 2025, è quella di un sistema ibrido in cui AI, operatori e amministrazioni pubbliche collaborano attraverso un linguaggio comune fatto di numeri, immagini e azioni verificabili.
I benefici si misurano sia sul piano ambientale che su quello economico. Un impianto più efficiente produce meno scarti e meno emissioni, e permette di ridurre le bollette dei cittadini e i costi pubblici legati alla gestione dei rifiuti. Inoltre, l’automazione consente di gestire meglio la sicurezza del personale, riducendo l’esposizione a rischi legati a materiali pericolosi o contaminati.
Perché tutto questo funzioni, serviranno investimenti mirati, soprattutto nei centri urbani più piccoli, dove oggi il riciclo avviene con tecnologie obsolete. Servirà anche una cultura dei dati capace di accompagnare i processi industriali, spostando il focus dal semplice “riciclare di più” a un riciclare meglio, in modo consapevole, tracciabile e sostenibile.
