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Il Gruppo Hera si è rivolto a IBM Garage per attivare soluzioni di AI in grado di riconoscere la qualità del rifiuto

Accade spesso che non sia possibile riciclare in maniera efficiente: la raccolta differenziata non viene dunque fatta 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 offre soluzioni integrate che arrivano ben oltre le tradizionali pratiche, con vari metodi di recupero che portano alla produzione di nuovi prodotti di alta qualità, ulteriormente riciclabili.

Analisi dei rifiuti prima di entrare negli impianti
L'azienda, che tratta 6,3 milioni di tonnellate di rifiuti ogni anno, ha cercato una soluzione che potesse permetterle di passare dall'analisi in linea dei rifiuti, automatizzata e/o manuale, a una soluzione in grado di valutare la qualità della raccolta prima ancora che entri all’interno degli impianti, ovvero durante le fasi di svuotamento dei contenitori in strada.  In tal modo gli effetti positivi sono duplici: da un lato è possibile definire a priori quale tipo di lavorazione effettuare e, dunque, come meglio ottimizzare la fase di selezione; dall’altro è possibile individuare in quali zone del territorio la qualità della raccolta è più scarsa e intervenire in modo mirato con azioni di engagement e comunicazione verso cittadini e aziende.

Il progetto
Il Gruppo Hera per questo progetto si è rivolta a IBM Garage per attivare iniziative altamente innovative di sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale (AI) in grado di riconoscere la qualità del rifiuto, applicando i medesimi criteri degli operatori che attualmente la valutano all’ingresso degli impianti. Il progetto è partito nel 2019 e, in sole otto settimane, la multiutility e il team di IBM Garage hanno co-creato 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, grazie alla soluzione ibrida, ha anche consentito a Hera di trarre vantaggio da soluzioni e framework open di AI e Machine Learning perfettamente integrati con le piattaforme del Gruppo. Tale progetto sperimentale ha dato poi il via ad una collaborazione per affinare il modello esistente, estenderlo ad altri scenari e applicarlo ad 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. “L’esperienza con IBM Garage - ha dichiarato Milena Zappoli, responsabile Innovazione dei Servizi Ambientali del Gruppo Hera - ci ha consentito di attivare una soluzione particolarmente innovativa nell’ambito della raccolta, selezione e recupero dei rifiuti: 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.”