AI Green Waste

Il progetto AIGreenWaste sviluppa una soluzione innovativa basata su intelligenza artificiale e modelli predittivi applicati alla gestione della gestione dei rifiuti e degli impianti ambientali intelligenti basata sul software algoWatt AI Green Digesto. AI Green Digesto include strumenti di supporto alle decisioni per gli operatori degli impianti di biodigestione basati su simulazioni e scenari sviluppati da soluzioni di Cognitive Computing e ML, e sviluppati utilizzando i dati e i parametri di produzione dell’impianto di biodigestione operante a Nera Montoro (TR) in Umbria. 

IL PROGETTO

AIGreenWaste è finanziato nell’ambito del bando cascading grants del progetto Kitt4SME (https://kitt4sme.eu/) finanziato dall’Unione Europea attraverso il programma Horizon 2020 – Industrial leadership sector.

Kitt4SME fa parte dell’iniziativa ICT Innovation for Manufacturing SMEs (I4MS) per la digitalizzazione dell’industria manifatturiera, in particolare rivolto a PMI, DIH e Mid Cap che intendono migliorare i propri prodotti, processi aziendali e modelli di business attraverso le tecnologie digitali. KITT4SME fornisce una piattaforma digitale modulare e personalizzabile, che consente alle aziende di combinare moduli hardware e software per creare kit digitali su misura per le loro esigenze e processi, e consentendo loro di introdurre l’intelligenza artificiale nei loro sistemi di produzione, riducendo le difficoltà di adozione e utilizzo tecnologie all’avanguardia.

Un impianto biodigestore è un sistema che utilizza i rifiuti organici per produrre fertilizzanti e biogas attraverso un processo anaerobico e batteri metanogeni. La biomassa trasformata è la frazione biodegradabile di prodotti, rifiuti e residui di origine biologica dell’agricoltura, comprese sostanze di origine vegetale e animale, della silvicoltura e delle industrie connesse, comprese la pesca e l’acquacoltura, nonché la frazione biodegradabile dei rifiuti industriali e urbani di origine biologica.

I biogas prodotti sono una miscela di vari tipi di gas costituiti principalmente da metano (almeno il 50%) e anidride carbonica, che possono essere bruciati per produrre energia elettrica o calore, ma possono essere depurati per estrarne la componente metanica da inserire nel rete municipale.
Gli attuali sistemi di biodigestione devono essere regolati manualmente dagli operatori dell’impianto per produrre più biogas, ridurre la quantità di residui e rimanere nell’intervallo corretto dei parametri operativi (ad es. viscosità) per ridurre il rischio di tempi di fermo per manutenzione.

Ciò può avvenire agendo sulle impostazioni e sugli input della macchina, controllando parametri come il controllo della velocità di iniezione della biomassa nel biodigestore, il tipo e la qualità della biomassa immessa e la quantità di acqua immessa nell’impianto o la temperatura. Sulla base dei parametri misurati dai sensori, l’operatore varia questi input e impostazioni per ottimizzare la produzione di biogas, minimizzando i costi di alimentazione e post-trattamento.

La maggior parte degli attuali sistemi di biodigestione, sebbene tipicamente dotati di sensori, non sono “macchine intelligenti” nel senso dell’Industria 4.0. Come detto, queste macchine devono essere ottimizzate manualmente dagli operatori dell’impianto. AI Green offre la possibilità di fornire all’operatore un utile supporto decisionale basato sull’AI nella gestione operativa dell’impianto. Migliorando l’efficienza operativa è possibile ridurre drasticamente i costi operativi, trasformando l’acquisto di un digestore in un investimento migliore e fornendo un vantaggio competitivo al produttore dell’impianto in grado di fornire una macchina superiore alla media in termini di efficienza.

CONSORZIO

AlgoWatt è partner unico del progetto AI Green Waste. Kitt4SME è un progetto Horizon 2020 coordinato da SUPSI (Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana) e sviluppato da un consorzio che comprende Holonix, CRIT, VTT, ART-ER, European Dynamics, Warsaw University of Technology, Gate SpA, Ginkgo Analytics, R2M Solutions , Martel Innovate, CSIC e Rovimatica.

SINOSSI

SITO WEB PROGETTO

https://kitt4sme.eu/

COORDINATORE

SUPSI – Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana

PROGRAMMA

Horizon Europe

DATA INIZIO
DURATA

15 mesi

FLYER
Progetto finanziato dal programma di Cascading Grants del progetto Horizon 2020 Kitt4SME

GALLERY