L’Intelligenza Artificiale per il riciclo dei materiali edili

(Adnkronos) - Il settore delle costruzioni è responsabile della produzione di ingenti quantitativi di rifiuti, soprattutto i cosiddetti materiali inerti come cemento, mattoni, sabbia e ghiaia. Di questi materiali, circa il 20% finisce in discarica una volta terminato il ciclo di vita. Le stime ad oggi sono per altro piuttosto vaghe in quanto non esiste un sistema per quantificare con precisione il quantitativo di ciascun materiale utilizzato e potenzialmente riciclabile. Un aiuto, in questo senso, potrebbe arrivare dalle nuove tecnologie, in particolar modo dall’Intelligenza Artificiale. Infatti, secondo una ricerca congiunta della Northumbria University britannica e della King Fahd University of Petroleum and Minerals dell’Arabia Saudita, proprio l’AI se opportunamente istruita, porterebbe al riconoscimento dei quantitativi di materiali edili impiegati per le costruzioni fornendo in tempo reale informazioni essenziali per poter inserire i rifiuti edili in un adeguato processo di economia circolare. Un approccio basato sull’AI permetterebbe di migliorare quanto ad oggi individuato dai sistemi BIM che però hanno dei limiti nel quantificare con precisione i rifiuti edili per singola tipologia di materiale. In sintesi, il sistema di AI opportunamente addestrato, utilizzando sensori visivi e analisi dei dati registrati, permetterebbe di monitorare in tempo reale il cantiere ricavando con precisione la quantità di rifiuti effettivamente prodotta. Grazie alla raccolta dei dati, sarà possibile stimare il volume di ciascun materiale dismesso per avviarlo correttamente al riciclo, oltre che poter valutare le pratiche edilizie in base alle normative in vigore. In realtà, il progetto congiunto delle due università sopra citate non è il primo a percorrere la strada dell’innovazione tecnologica nella raccolta e riciclo dei materiali edili. In precedenza, ad esempio, in Australia, presso l’ASCII Lab della Monash University di Melbourne, è stata avviata una sperimentazione che sfrutta gli algoritmi di deep learning per facilitare l’individuazione dei singoli materiali da riciclare. In particolare, il sistema permette di analizzare i rifiuti edili collocati nei contenitori di macerie e individuare l’eventuale presenza di elementi contaminanti, anche in piccole particelle.