E’ importante sviluppare nuovi materiali per supportare la transizione verso fonti energetiche sostenibili. In particolare, è necessario focalizzarsi sulla necessità di materiali avanzati per la produzione, lo stoccaggio e il trasporto dell'idrogeno, considerato un vettore energetico chiave per il futuro.
Uno degli esempi storici è l'introduzione del "metro campione" nel 1889, realizzato con una lega di platino e iridio per garantire stabilità dimensionale indipendentemente dalle variazioni di temperatura. Successivamente, nel 1896, il fisico Charles Édouard Guillaume sviluppò una lega composta dal 64% di ferro e dal 36% di nichel, denominata "Invar", che mostrava una minima espansione termica. Questa scoperta gli valse il Premio Nobel nel 1920.
Oggi, leghe simili sono utilizzate in applicazioni dove la stabilità dimensionale è cruciale, come nei serbatoi per gas liquefatti. Con l'espansione dell'infrastruttura dell'idrogeno prevista nei prossimi anni, c'è una crescente domanda di nuove leghe che mantengano la loro integrità su un ampio intervallo di temperature.
Inoltre, la transizione verso un'economia sostenibile richiede materiali che siano non tossici, prodotti con il minimo spreco e completamente riciclabili. Questo implica anche la riduzione della dipendenza da materie prime critiche provenienti da paesi specifici, come le terre rare dalla Cina. Una strategia potrebbe essere la progettazione di leghe che facilitino il recupero degli elementi durante il riciclaggio, riducendo così la necessità di nuove estrazioni.
In questo contesto, alcuni ricercatori stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per accelerare lo sviluppo di nuovi materiali. L'IA consente di analizzare vasti set di dati e di prevedere le proprietà delle leghe, facilitando la scoperta di combinazioni ottimali che soddisfino i requisiti di sostenibilità e prestazioni.
L’intelligenza artificiale è fondamentale per affrontare le sfide materiali poste dalla transizione energetica, garantendo al contempo sostenibilità ambientale e indipendenza economica.
L'intelligenza artificiale (IA) può rivoluzionare il riciclaggio e il recupero dei materiali, rendendo i processi più efficienti, precisi e sostenibili. Ecco alcuni modi in cui l'IA può insegnarci e migliorare il riciclaggio:
1. Identificazione e separazione automatizzata dei rifiuti
L'IA, combinata con visione artificiale e robotica, può:
- Riconoscere e classificare i materiali di scarto (plastica, vetro, metalli, carta) con telecamere ad alta risoluzione e algoritmi di deep learning.
- Automatizzare la selezione con bracci robotici, migliorando la purezza dei materiali riciclati.
- Identificare materiali difficili da separare, come le plastiche miste, suggerendo processi di recupero più efficienti.
Esempio:
Aziende come AMP Robotics utilizzano IA per creare robot in grado di selezionare e separare rifiuti con un'accuratezza superiore a quella umana.
2. Ottimizzazione dei processi di riciclo e recupero
L'IA può:
- Analizzare la composizione chimica dei materiali e suggerire il metodo di riciclo più efficiente.
- Prevedere il degrado dei materiali, indicando il numero di volte che un materiale può essere riutilizzato prima di perdere qualità.
- Migliorare i processi di fusione e separazione dei metalli riducendo il consumo energetico e le emissioni.
Esempio:
Newcleo, startup italiana nel settore nucleare, sta studiando l'uso dell'IA per ottimizzare il recupero di materiali da reattori e ridurre i rifiuti radioattivi.
3. Progettazione di materiali più facilmente riciclabili
L'IA può aiutare a sviluppare nuovi materiali con queste caratteristiche:
- Facilmente separabili durante il riciclo (es. plastiche senza additivi tossici).
- Riutilizzabili in più cicli senza perdita di qualità.
- Composti da elementi abbondanti e non critici, riducendo la dipendenza da terre rare e metalli preziosi.
Esempio:
Il Max-Planck-Institut für Nachhaltige Materialien utilizza IA per scoprire nuove leghe metalliche facili da riciclare e più sostenibili.
4. Predizione della domanda e dell'offerta di materiali riciclati
L'IA può:
- Analizzare dati globali per prevedere le quantità di materiali riciclati disponibili sul mercato.
- Ottimizzare la catena di fornitura per evitare sprechi e garantire che i materiali vengano riutilizzati nel modo più efficace.
Esempio:
Algoritmi di machine learning vengono già usati per ottimizzare il riciclo dei pannelli solari e delle batterie al litio.
5. Educazione e sensibilizzazione sul riciclo
L'IA può insegnare ai cittadini e alle aziende come riciclare meglio, grazie a:
- App interattive che riconoscono i rifiuti tramite la fotocamera dello smartphone e danno istruzioni sul corretto smaltimento.
- Chatbot e assistenti virtuali che rispondono a domande su materiali e riciclaggio.
- Simulazioni virtuali per educare le scuole e le aziende a ridurre gli sprechi.
Esempio:
L'app Recycle Coach utilizza IA per aiutare le persone a capire dove e come smaltire correttamente i rifiuti.
L'intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui affrontiamo il riciclaggio e il recupero dei materiali. Grazie alla sua capacità di analizzare enormi quantità di dati e ottimizzare processi, può insegnarci a riciclare meglio, ridurre gli sprechi e sviluppare materiali più sostenibili.
App IA per il Riciclo Domestico e Aziendale
Questa app aiuterebbe gli utenti a smaltire correttamente i rifiuti e a ottimizzare il riciclo con funzioni come:
Riconoscimento dei rifiuti con la fotocamera (scansiona un oggetto e l'IA ti dice dove buttarlo).
Notifiche personalizzate sui giorni di raccolta differenziata nella tua città.
Consigli su alternative eco-friendly, suggerendo prodotti più sostenibili.
Sfide e premi per il riciclo, incentivando comportamenti virtuosi.
Tecnologie: Computer Vision, Machine Learning, database dei materiali riciclabili.
Piattaforma IA per Aziende e Smart Cities
Un sistema più avanzato per aziende, supermercati, ristoranti e città, con:
Monitoraggio dei rifiuti in tempo reale con sensori IoT nei cassonetti.
Ottimizzazione della logistica dei rifiuti, riducendo costi e sprechi.
Analisi predittiva per prevedere la domanda di materiali riciclati.
Blockchain per la tracciabilità dei materiali (garantire il riciclo effettivo).
Tecnologie: Big Data, IoT, AI Predittiva, Blockchain.
Robot e Sistemi di Selezione Automatizzati
Bracci robotici con IA per separare plastica, metalli e carta nei centri di riciclo.
Scanner a spettroscopia e AI per riconoscere materiali difficili.
Migliore recupero dei materiali rari (come terre rare e litio da batterie).
Esempi reali:
- AMP Robotics sta già sviluppando robot per i centri di riciclo.
- Alcune startup lavorano su IA per recuperare il litio dalle batterie usate.
Presto ci accorgeremo di aver incenerito materiali importanti per il nostro futuro, senza nulla aver fatto per aumentare la consapevolezza per la raccolta differenziata nelle nostre città, sempre con l’attenzione verso piccoli e fittizi privilegi per non intaccare il consenso per le future elezioni. Avremo certo amministratori che sanno qual è la giusta ricetta (per i rifiuti e per qualsiasi altra cosa) ma che non hanno strumenti o capacità per metterla in pratica.