Come l'AI può aiutare a ridurre i rifiuti in discarica
Come può l'AI aiutare ad affrontare le sfide più importanti di oggi?
Non sarà semplice. Quando si ha a che fare con problemi complessi, nella realtà non è possibile semplicemente premere un interruttore e ottenere una risposta dall'AI. Oltre ad un lavoro scrupoloso, sarà necessario sperimentare e aprirsi al cambiamento.
Hera SpA, multiutility leader in Italia, sta lavorando in questo senso scoprendo come l'AI può aiutare a ridurre al minimo i rifiuti in discarica indirizzando più materiale riutilizzabile verso impieghi migliori per l'ambiente.
Hera è ricorsa a IBM Garage™, una metodologia per la trasformazione digitale, per progettare, creare e adattare alle proprie esigenze una soluzione AI. Inoltre, Hera ha collaborato con IBM® Consulting e ha applicato IBM® Cloud Paks per modernizzare la propria infrastruttura applicativa per una maggiore apertura all'innovazione.
In 89 impianti, Hera tratta
di tonnellate di rifiuti ogni anno
Attualmente, il processo di riciclo richiede
persone per individuare manualmente il materiale riutilizzabile
In qualità di fornitore di servizi di elettricità, gestione del ciclo idrico e riscaldamento, e come più grande azienda italiana per il trattamento e il riciclo dei rifiuti, Hera è in prima linea nella battaglia quotidiana per ridurre i rifiuti e minimizzare i danni ambientali. L'azienda è rinomata per lo spirito innovativo e sta adottando una visione lungimirante nella gestione ambientale.
Andrea Bonetti, Responsabile dell'Architettura IT di Hera, spiega: “Hera ha adottato, con assoluta convinzione, l'economia circolare”. Laddove le pratiche tradizionali di riciclo possono rappresentare solo una parte nel ciclo del riutilizzo, Hera offre soluzioni integrate che aiutano a completare il processo. Con la plastica, ad esempio, non solo recupera i rifiuti, ma li incorpora anche nella produzione di nuovi prodotti di alta qualità a loro volta riciclabili. “Oggi, nei nostri territori, la maggior parte dei rifiuti viene recuperata”, afferma Bonetti. “Solo una piccola parte viene bruciata e questo avviene negli impianti di termovalorizzazione producendo nuova energia”.
Il processo di recupero, ovviamente, dipende dalla rapida individuazione e separazione del materiale riutilizzabile da grandi quantità di rifiuti. È stato in questo processo, che Bonetti e il suo collega, Alessandro Collina, Head of IT Innovation di Hera, hanno deciso di esplorare come l'automazione basata sull'AI avrebbe potuto migliorare l'efficienza e aiutare a indirizzare più materiale verso un nuovo utilizzo.
La sfida è duplice. La valutazione del potenziale dell'AI nella differenziazione dei rifiuti rappresenta solo una parte del processo. L'altra parte consiste nell'avere la flessibilità per incorporare questo tipo di innovazione e adattarla portandola dalla sperimentazione all'applicazione su scala aziendale.
Attualmente il personale Hera analizza i rifiuti manualmente. Mentre i camion scaricano all'ingresso degli impianti e i rifiuti vengono spinti verso i nastri trasportatori, gli operatori preposti individuano i materiali recuperabili, tra cui plastica, vetro, alluminio e materiale organico, e aiutano a gestire la differenziazione a valle. È un lavoro oneroso di per sé; ma va considerato su larga scala: 1.400 operatori in 89 impianti. 6,3 milioni di tonnellate di rifiuti trattati ogni anno. In altre parole, c'è il potenziale per un'efficienza molto maggiore.
La vision è quella di riprendere un video della spazzatura in arrivo e fare in modo che l'AI riconosca le caratteristiche di oggetti e materiali che li qualificherebbero come idonei al recupero e al riutilizzo. "Questo potrebbe avere un impatto decisivo sui costi delle attività di recupero e smaltimento, che sono al centro dell'economia circolare", spiega Bonetti.
Per realizzare questa idea, Bonetti sostiene, "Avevamo bisogno di un partner che potesse davvero andare oltre un'installazione di prova e rendere possibile il progetto sia con metodologie di lavoro che con strumenti efficaci. Abbiamo pensato che IBM Garage potesse essere la soluzione giusta".
Per il team IBM Garage caratterizzato dall'essere focalizzato sull'utente e collaborativo, il primo passo verso la soluzione è stato un workshop di design thinking per acquisire l'esperienza diretta dell'ambiente di lavoro. "I ragazzi di IBM Garage dovevano 'sporcarsi le mani', una metafora particolarmente calzante in questo caso", afferma Bonetti. "Abbiamo dato la possibilità agli specialisti del machine learning di sperimentare la realtà, che è sempre molto più complessa del laboratorio. Così il team Garage è venuto a visitare un impianto. I rifiuti sono, per definizione, deformati e ammassati e le condizioni di illuminazione sono variabili. Non è come riconoscere i gattini nelle foto di Facebook!"
In effetti, i team di Hera e IBM Garage hanno subito realizzato che gli impianti non erano il luogo giusto per acquisire video. C'era troppo materiale di passaggio in troppo poco tempo. Hanno invece individuato un punto d'osservazione migliore a monte.
Montando le telecamere sui camion dei rifiuti, potevano riprendere le piccole quantità di materiale che cadevano dai bidoni. "È comunque un passaggio di immagini estremamente rapido", afferma Bonetti. “Tuttavia lo studio di queste immagini ha permesso di individuare modelli significativi per la valutazione qualitativa dei rifiuti durante il processo di raccolta, non all'interno dell'impianto, con possibili miglioramenti del processo di trasformazione in termini di tempi e di costi”.
Inoltre, il team di Hera spera di stabilire una correlazione tra i dati sulla qualità dei rifiuti e i luoghi di raccolta, aiutando l'azienda a sviluppare campagne informative mirate per aiutare le persone a differenziare meglio i rifiuti.
Seguendo l'agile metodologia IBM Garage, in otto settimane Hera e il team IBM Garage hanno co-creato e rilasciato un MVP (Minimum Viable Product) che incorpora IBM® Watson Studio e la tecnologia IBM® Watson Machine Learning per generare uno strumento specifico per il caso d'uso, compreso un modello di apprendimento automatico per riconoscere le principali tipologie di rifiuti. Collina ha affermato: "Gli strumenti IBM ci hanno permesso di trasferire idee che prima erano solo su carta e renderle realtà in un processo molto più veloce e agile".
e continua: "Ora, la sfida più urgente è capire come questo processo possa essere industrializzato. Come, ad esempio, possiamo realizzare un prototipo su un singolo camion per circa un anno, con tutte le variazioni di illuminazione e condizioni meteorologiche, e continuare a ottenere le informazioni giuste nel corso dell'intero anno".
Nel frattempo, per garantire che la sua infrastruttura applicativa potesse ospitare l'AI per la raccolta differenziata, Hera ha applicato il concetto di economia circolare all'infrastruttura IT interna. Alcuni anni fa, Hera aveva collaborato con IBM per sviluppare un'applicazione personalizzata denominata "Beam", in grado di supportare il business del gas di Hera raccogliendo dati quasi in tempo reale dai contatori. Bonetti, Collina e il team hanno compreso il potenziale per riutilizzare le funzionalità di Beam in altre aree di business come i servizi ambientali e la raccolta dei rifiuti, estraendo altri tipi di informazioni da una gamma più ampia di dispositivi, comprese le riprese video da telecamere montate su camion.
Prima, però, avevano bisogno di modernizzare l'app. "Beam stava ancora svolgendo molto bene il suo compito originale", afferma Bonetti. "Ma un'architettura monolitica sottostante ha limitato la crescita e l'evoluzione dell'applicazione".
Utilizzando IBM Cloud Paks, Hera si è liberata dai vincoli e ha creato Beam IoT, una soluzione flessibile e aperta che può essere riproposta per supportare i casi d'uso in aziende multi-utility.
"La nostra strategia di evoluzione dei sistemi si basa su tre linee guida", afferma Bonetti. “Sviluppo cloud native, architettura di integrazione e uso sempre più raffinato dei dati per creare valore. Queste tre linee guida si adattano perfettamente alle soluzioni IBM utilizzate da Hera per trasformare Beam in Beam IoT:
Il lavoro che Hera sta facendo con IBM Garage e le soluzioni IBM Cloud Paks e WebSphere non rappresentano un progetto finito, ma fanno parte di un percorso.
Mentre Bonetti, Collina e i loro colleghi collaborano con il team di IBM Garage per imparare come addestrare l'AI ad individuare rifiuti recuperabili e come adattare tale innovazione all'ambiente quotidiano, non solo svilupperanno nuove e preziose competenze; identificheranno anche altri modi per far funzionare l'AI nel settore delle utility.
L'ammodernamento e la flessibilità che Hera ha apportato a Beam IoT infondono maggiore affidabilità e resilienza in un sistema di importanza fondamentale, aprendolo a un adattamento ed espansione continui.
E soprattutto, poiché questi sforzi potrebbero migliorare drasticamente l'efficienza in termini di costi nel recupero dei rifiuti per altri usi, hanno il potenziale per influenzare un settore, generando maggiore slancio nell'economia circolare e maggiore sostenibilità.
Informazioni su Hera SpA
HeraLink esterno è un'azienda multiutility leader in Italia, che fornisce servizi di distribuzione e vendita di energia, gestione del ciclo dell'acqua, riscaldamento, rifiuti e riciclo. Opera in Emilia-Romagna, Veneto e Friuli, impiega più di 8.000 persone con un fatturato che supera i 6 miliardi annui.
Informazioni su Hera SpA
HeraLink esterno è un'azienda multiutility leader in Italia, che fornisce servizi di distribuzione e vendita di energia, gestione del ciclo dell'acqua, riscaldamento, rifiuti e riciclo. Opera in Emilia-Romagna, Veneto e Friuli, impiega più di 8.000 persone con un fatturato che supera i 6 miliardi annui.
© Copyright IBM Corporation 2022. IBM Corporation, IBM Cloud, New Orchard Road, Armonk, NY 10504
Prodotto negli Stati Uniti, marzo 2022.
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