La gestione dei rifiuti solidi in America Latina e nei Caraibi sta iniziando a incorporare strumenti digitali che possono cambiare il modo in cui le citta recuperano materiali, organizzano i servizi e riducono le perdite negli impianti di selezione. Un progetto pilota di innovazione sviluppato dalla Banca interamericana di sviluppo in Brasile offre un caso concreto per osservare questo processo.
L'esperienza si e svolta presso il Consorcio Intermunicipal do Medio Vale do Itajai, noto come CIMVI, composto da 14 municipalita brasiliane. Il consorzio e responsabile della raccolta, selezione, valorizzazione e disposizione finale dei rifiuti municipali, e una delle sue sfide centrali era migliorare la separazione dei materiali riciclabili gestita insieme a una cooperativa di riciclatori di base.
Per affrontare questo punto e stato implementato un modello di intelligenza artificiale per il riconoscimento dei materiali basato su una rete neurale convoluzionale profonda. Il sistema ha utilizzato telecamere e scanner per osservare i rifiuti riciclabili che passavano sul nastro trasportatore dell'impianto di selezione, soprattutto all'uscita dello scarto, con l'obiettivo di identificare opportunita per aumentare il recupero dei materiali.
Durante i sette mesi del progetto sono state acquisite immagini di 153 milioni di oggetti, analizzati, classificati e quantificati per volume secondo le categorie richieste da CIMVI. La tecnologia ha identificato 111 tipi di materiali riciclabili e ha organizzato le informazioni in dashboard interattive, permettendo di rilevare colli di bottiglia nell'operazione e orientare misure correttive.
Tra i risultati comunicati, il pilota ha progettato un sistema di avvisi per segnalare quando si perdevano piu di quattro articoli al minuto o quando le perdite superavano il 2% del totale processato in quell'intervallo. Questi avvisi, inviati in tempo reale tramite messaggio di testo o email, hanno contribuito a ridurre del 5% la generazione di scarto.
Le informazioni hanno inoltre permesso di dare priorita ai materiali in base al valore di mercato, alla frequenza e alla dimensione, oltre a riorganizzare il lavoro della cooperativa. L'analisi dei dati ha facilitato l'implementazione di tre turni di lavoro, ridotto gli straordinari e migliorato la performance operativa. L'integrazione dell'intelligenza artificiale ha aumentato del 30% la quantita di rifiuti riciclabili destinati alla commercializzazione.
Il caso mostra che l'innovazione ambientale non dipende solo da nuove macchine, ma dalla capacita di produrre dati utili, interpretarli e tradurli in decisioni di gestione. Per le citta della regione, questo approccio puo aiutare a migliorare i servizi, rafforzare i riciclatori, ridurre gli sprechi e avanzare verso un'economia circolare piu solida, a condizione che la tecnologia sia integrata con istituzioni, infrastrutture e condizioni di lavoro adeguate.
Lo strumento sviluppato da Greyparrot e stato presentato come modulare, scalabile e replicabile in diverse geografie, con requisiti di base come un nastro di separazione operativo, elettricita e accesso a internet. La sfida per l'America Latina e i Caraibi sara trasformare questo tipo di pilota in capacita sostenute, accessibili e adattate alle realta territoriali di ciascun sistema di gestione dei rifiuti.
