Riciclo dei rifiuti urbani: smistamento intelligente grazie all’AI

Lo smaltimento e il riciclaggio dei rifiuti urbani rappresenta una delle sfide ambientali più urgenti del nostro tempo. Secondo l’Environmental Protection Agency (EPA), l’agenzia per la protezione dell’ambiente degli Stati Uniti, circa il 75% dei materiali urbani può essere riciclato, ma solo il 35% viene effettivamente recuperato: questo vuol dire che oltre 68 milioni di tonnellate di materiali riciclabili ogni anno finiscono in discarica o vengono destinati all’incenerimento. Anche quando i rifiuti vengono correttamente avviati a riciclo, poi bisogna fare i conti con il fenomeno della contaminazione, ovvero l’ingresso di materiali non riciclabili nei flussi recuperabili, che si attesta intorno al 25%, compromettendo la qualità e l’economia del processo, sempre secondo l’EPA. 

In questo contesto, automatizzare e rendere più intelligente l’attività di smistamento rappresenta un passaggio decisivo per rendere l’economia circolare concretamente praticabile. 


Modello scalabile, economico, replicabile 
L’AI è uno strumento fondamentale per migliorare questo processo sotto svariati punti di vista: può diminuire la contaminazione nei flussi, ridurre costi e rischi operativi, gettare le basi per un modello scalabile, economico e replicabile di smistamento intelligente. Lo dimostra un nuovo progetto messo a punto dalla Stony Brook University con il sostegno dell’AI Innovation Seed Grant: si tratta di un sistema basato su riprese video e algoritmi di intelligenza artificiale in grado di analizzare, monitorare e potenzialmente automatizzare il riconoscimento dei materiali riciclabili negli impianti di Long Island, di fronte a New York City  e al Connecticut.  

I ricercatori hanno collaborato con il Waste Data and Analysis Center e il New York State Department of Environmental Conservation (NYSDEC) per la raccolta di immagini ad alta risoluzione dai processi reali di smistamento, con l’intento di creare uno dei primi dataset pubblici industriali del settore. <<Non stiamo solo costruendo strumenti isolati, ma stiamo raccogliendo dati reali da più fasi del processo, collaborando con gli addetti al riciclo per capire quali sono i punti critici e quali possono essere le soluzioni per migliorare velocità, sicurezza e consapevolezza operativa>>, ha dichiarato Ruwen Qin (Dipartimento di Ingegneria Civile), che coordina il team.

Per classificare e quantificare i materiali riciclabili in movimento, il progetto ricorre a innovative tecnologie di visione artificiale, tra cui sistemi di rilevamento oggetti (You Only Look Once - YOLO), segmentazione (Segment Anything Model - SAM) e tracciamento (Deep Simple Online and Realtime Tracking - DeepSort). Il risultato atteso è un sistema che possa supportare operatori, impianti e amministrazioni nella gestione più efficiente dei flussi, con l’intento di stimolare un ecosistema aperto di collaborazione tra istituti di ricerca, industrie e pubblico. 
 

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Verso un riciclo più pulito e intelligente 
L’iniziativa della Stony Brook University si inserisce in una più ampia ondata di ricerca che esplora come l’intelligenza artificiale possa rivoluzionare la gestione dei rifiuti. In diversi Paesi, università e aziende stanno sperimentando sistemi capaci di riconoscere materiali in tempo reale, correggere errori di smistamento e imparare dai dati raccolti ogni giorno negli impianti.  

Secondo uno studio pubblicato su Sustainability Global, l’uso dell’AI può incrementare i tassi di riciclo fino al 50%, con una precisione del 90% nel riconoscimento dei materiali, contro il 60% della selezione manuale (Waste Management Review, 2025). Il futuro del riciclo dipenderà sempre più dalla capacità di rendere i processi veloci, precisi e trasparenti, riducendo al minimo la contaminazione e gli interventi manuali. Per essere sfruttata al meglio, l’intelligenza artificiale avrà però bisogno di buoni dati, infrastrutture adeguate e algoritmi affidabili, che offrano risultati comprensibili e verificabili.

A fronte di queste sfide, i vantaggi sono evidenti:

• impianti più efficienti,
• meno costi,
• più sicurezza per gli operatori,
• impatto ambientale ridotto. 

Come emerso anche a Ecomondo 2025, quindi, la direzione è quella di un approccio integrato, che unisca dati reali, competenze umane e algoritmi intelligenti, con l’obiettivo di trasformare i centri di smistamento in veri e propri hub dell’economia circolare. 
 

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Articolo scritto da Maria Carla Rota 

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