L'intelligenza artificiale trasforma i rifiuti di plastica in materiali riciclati adatti all'uso industriale
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Nel progetto «K3I-Cycling», l’Istituto Fraunhofer per la resistenza strutturale e l’affidabilità dei sistemi (LBF), in collaborazione con 16 partner, sta sviluppando metodi basati sull’intelligenza artificiale per la selezione delle materie plastiche post-consumo, ad esempio quelle raccolte nei sacchi gialli. I ricercatori di Darmstadt guidano il pacchetto di lavoro «Riciclaggio e produzione di materiali riciclati» e stanno sviluppando una serie di strumenti per la valutazione e la stabilizzazione dei materiali riciclati. Produttori di imballaggi, aziende di riciclaggio, marchi e comuni traggono vantaggio da parametri affidabili. Il progetto è finanziato dal Ministero federale della Ricerca, della Tecnologia e dell’Spazio (BMFTR).
I rifiuti misti di imballaggi leggeri (LVP) rappresentano una fonte di materie prime complessa. La loro composizione varia. Le impurità e lo stato di invecchiamento influenzano la qualità dei materiali riciclati che se ne ricavano. È proprio qui che entra in gioco il progetto «K3I-Cycling».
Dai rifiuti misti di imballaggi a materiali di qualità affidabile
Nel progetto finanziato dal BMFTR, il Fraunhofer LBF contribuisce al pacchetto di lavoro «Riciclaggio e produzione di materiali riciclati» apportando la propria competenza in materia di valutazione dei materiali, affidabilità dei sistemi, digitalizzazione e circolarità. I ricercatori stanno sviluppando nuovi metodi per produrre materiali riciclati in plastica di alta qualità a partire da rifiuti misti di imballaggi leggeri. L’attenzione è rivolta alla produzione pratica di materiali riciclati su scala di laboratorio e pilota, alla valutazione delle proprietà dei materiali e allo sviluppo di pacchetti di additivi. Tra questi figurano anche stabilizzanti a base biologica, con cui è possibile migliorare in modo mirato le proprietà dei materiali riciclati.
Il Fraunhofer LBF combina l’analisi reale dei materiali con l’apprendimento automatico. I materiali riciclati poliolefinici vengono classificati in base allo stato di invecchiamento e alle impurità e suddivisi in cluster di qualità. In questo modo si ottengono livelli di qualità dei materiali affidabili, che possono essere integrati in nuove norme e nei passaporti digitali dei prodotti. In questo modo, i ricercatori rendono gestibile la complessità tecnica e contribuiscono a garantire in modo affidabile la riciclabilità.
I parametri garantiscono sicurezza per applicazioni esigenti
Il lavoro fornisce parametri di riferimento completi e affidabili per i materiali plastici riciclati di alta qualità utilizzati in prodotti esigenti. Ciò è importante per i produttori di imballaggi, le aziende di riciclaggio e i marchi. Questi soggetti possono valutare i materiali riciclati in modo più mirato e impiegarli in applicazioni che pongono requisiti elevati in termini di qualità e affidabilità dei materiali. Tra queste rientrano anche gli imballaggi a contatto con gli alimenti.
Per soddisfare tali requisiti, nell’ambito del progetto è stato sviluppato l’Artificial Neural Twin (ANT). Esso riproduce l’intera catena di selezione, dalla raccolta fino al destinatario finale del materiale riciclato, e consente l’ottimizzazione mirata di singoli parametri (ad es. purezza, logistica breve, prezzo contenuto) lungo l’intera catena del valore. L’intelligenza artificiale viene impiegata anche per proteggere gli impianti di selezione: il sistema DangerSort è in grado di riconoscere in modo sicuro le batterie al litio ed espellerle prima che possano causare incendi. L’industria e i comuni traggono vantaggio da basi decisionali più affidabili e da impianti a prova di guasto. Possono raggiungere le quote di riciclaggio in modo economicamente sostenibile, ridurre in modo misurabile le emissioni di CO₂ e garantire l’approvvigionamento di materie prime secondarie. Ciò rafforza un’economia circolare europea resiliente e coniuga lo sviluppo virtuale con la validazione reale.
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