Sfruttare machine learning e computer vision per riconoscere i rifiuti inseriti in un contenitore. L’idea è stata realizzata da una startup di Torino, Re Learn. Si tratta di un prodotto innovativo ed ecologico, che è stato chiamato Nando, composto da tre parti: meccanica, elettronica e software.
Cos’è Nando e come nasce
Nando è in grado di riconoscere le macrocategorie di rifiuti (carta, plastica, vetro e alluminio) e di differenziarli automaticamente in base al materiale di cui sono composti. Il modello di business si basa sulla vendita di un servizio Pay as you Pollute a privati e società (B2B2A) e sulla vendita dei dati che Nando colleziona.
Re Learn nasce nel 2019 dalla volontà di un gruppo di amici ed ex studenti del Politecnico di Torino di utilizzare le competenze acquisite negli anni universitari e lavorativi per contribuire in prima linea a un mondo più green e sostenibile. Per realizzare questo obiettivo di ampio impatto la figura di ispirazione è stata altrettanto importante: Nando, infatti, prende il nome da Re Ferdinando II di Borbone il quale, nel 1832, emanò la prima ordinanza della storia per regolamentare la raccolta differenziata.
Il team di Re Learn che ha realizzato il contenitore smart Nando
Come funziona il sistema di riconoscimento dei rifiuti
Attraverso il suo innovativo sistema di riconoscimento dei rifiuti, Nando è in grado di smistarli automaticamente una volta inseriti al suo interno. Permette così di migliorare l’efficienza dell’intera filiera e di ridurre conseguentemente i costi di gestione, ottenendo un incremento della quantità e della qualità dei rifiuti riciclabili e quindi una diminuzione del numero di operazioni di trattamento eseguite. La tecnologia attuale utilizzata prevede una differenziazione dei rifiuti nelle cinque principali categorie (plastica, metallo, carta, vetro e indifferenziato).
Grazie a tecniche di machine learning e image recognition, Nando è in grado di riconoscere il materiale di cui è composto il rifiuto e successivamente conferirlo all’interno del contenitore corretto. Dopo aver inserito un rifiuto all’interno del contenitore è possibile inserire il rifiuto successivo dopo circa 1 secondo.
La tecnologia utilizzata è basata sull’intelligenza artificiale, il settore che allo stato odierno riceve i maggiori investimenti da governi e istituzioni per il suo sviluppo. Per la peculiarità di appartenere a una tecnologia emergente, la tecnologia garantisce sia nel breve che nel lungo periodo grandi margini di miglioramento. La crescente complessità nella logistica della raccolta e della separazione dei rifiuti, sommata alla necessità di rispettare le normative relative al trattamento dei rifiuti stessi, richiedono migliorie che sono rese possibili dall’uso di tecnologie, come sensori IoT, RFID, GPS, e/o software.
Il software utilizzato
Nando OS è un applicativo che permette di comandare il contenitore AI e può operare in modalità online, in associazione con i servizi cloud sviluppati su AWS e offline grazie alla presenza di una scheda di dotata di GPU.
Una volta inserito l’oggetto e disposto sotto la camera, il software permette di acquisire una foto della camera di inserimento e di darla in pasto a una Deep Convolutional Neural Network in grado di individuare l’oggetto e il materiale di cui è composto, così che possa essere smistato nel cestino corretto.
La Deep Neural Network scelta è basata su architettura YOLO (You Look Only Once), stato dell’arte in materia di object detection.
YOLO si compone di molti layers e si presenta in diverse versioni, tiny o full, dipendentemente dalla sua “profondità”. L’architettura di YOLO con tutti i suoi diversi strati le permette di agire come algoritmo di object detection (quindi collocazione spaziale dell’oggetto) e di classification (assegnazione di una label che ne indichi la classe di appartenenza).
Nando sfrutta YOLO Tiny per la sua versione offline e YOLO Full quando opera online, consentendo una maggiore precisione, ma una minore velocità di risposta.
Una volta acquisita l’immagine e assegnata una classe all’oggetto, Nando agisce come un device IoT, comunicando i dati al backend in cui risiede una pipeline di post processing che sfrutta le tecnologie docker e la flessibilità dei servizi serverless messi a disposizione da AWS.
La fruizione dei dati raccolti è disponibile con apposite dashboard popolate in tempo reale dai dati acquisiti da tutti i device.
Il contenitore smart e la gestione dei rifiuti
La gestione dei rifiuti è una problematica su scala globale con rilevanti implicazioni per l’ambiente, la salute e il benessere dell’uomo. La crescente sensibilità dell’uomo ai disagi causati dalla sua azione antropica, come i fenomeni di urbanizzazione, crescita demografica, cambiamenti climatici e inquinamento stanno spingendo la società e i governi a lavorare maggiormente sotto la lente dell’economia circolare.
Per raggiungere gli obiettivi di policy imposti dai governi si rende necessario introdurre nuove tecnologie che garantiscano una maggiore quantità e qualità dei rifiuti differenziati. Si delinea inoltre la necessità di ottimizzare l’attuale filiera, caratterizzata da processi complessi e non più economicamente sostenibile. La soluzione proposta da Re Learn è innovativa poiché consiste nell’aver progettato e realizzato un dispositivo in grado di gestire la transizione verso una gestione sostenibile dei rifiuti senza ingenti investimenti. Fornisce al cliente uno strumento per migliorare il proprio impatto ambientale e unisce a questo il coinvolgimento dell’utente in una serie di iniziative volte ad incrementare la sostenibilità del proprio stile di vita a 360 gradi.
Efficientare il riciclo significa costruire una vera e propria supply chain della materia prima seconda, dove Nando è lo strumento che garantisce l’efficienza della filiera: la raccolta differenziata, infatti, raggiunge standard qualitativi elevati (90-95 %) e stabili nel tempo.
Con l’installazione di un raccoglitore di rifiuti come Nando si potranno raggiungere i livelli di differenziazione dei rifiuti imposti dalle normative europee, senza la necessità di sostenere elevati costi impiantistici. Sarà inoltre possibile allinearsi agli Obiettivi globali per lo sviluppo sostenibile (9,11,12,13) attraverso la riduzione delle emissioni di CO2 prodotte sotto la lente del modello di economia circolare.
