La ricerca mostra un potenziale di efficientamento significativo nella gestione dei rifiuti organici grazie all’apprendimento automatico
Algoritmi genetici e reti neurali possono rivoluzionare la gestione dei rifiuti urbani
Applicare il machine learning alla gestione dei rifiuti organici può migliorare la previsione, l’ottimizzazione e il monitoraggio dei trattamenti biologici, con un aumento di efficienza e sostenibilità. Lo afferma un team di ricerca della Tongji University di Shanghai, che ha recentemente pubblicato uno studio sul tema. Il lavoro degli scienziati cinesi esplora l’applicazione dell’apprendimento automatico nei processi di trattamento biologico dei rifiuti organici, per testare l’efficacia di vari algoritmi nell’ottimizzare processi come la digestione anaerobica, il compostaggio e l’allevamento di insetti.
La gestione dei rifiuti organici rappresenta infatti una sfida cruciale per le società moderne. Gli attuali metodi di trattamento aiutano a ridurre la quantità di rifiuti e li trasformano in risorse preziose, come biogas e fertilizzanti organici. Tuttavia, la complessità e l’instabilità intrinseche di questi processi possono influenzare negativamente l’efficienza e la qualità del prodotto finale. Gli esperti sostengono che le strategie di controllo tradizionali non sempre riescono a risolvere questi problemi.
La revisione della letteratura in materia, operata dalla Tongij University, rivela che la crescente applicazione del machine learning ha un potenziale non indifferente. Ad esempio, i modelli di apprendimento sono stati utilizzati con successo per prevedere la produzione di biogas o determinare la maturità del compost.
Lo studio valuta l’applicazione di algoritmi come reti neurali artificiali, modelli basati su alberi decisionali, macchine a vettori di supporto e algoritmi genetici. Ne emerge un quadro in cui queste metodologie hanno un significativo potenziale di miglioramento dell’efficienza e della stabilità dei processi biologici. Applicandoli, è possibile prevedere con maggiore precisione i risultati del trattamento, ottimizzando i parametri di processo e abilitando il monitoraggio in tempo reale.
Non mancano però le sfide. La selezione del modello, l’adeguamento dei parametri e la necessità di una convalida ingegneristica rappresentano ostacoli significativi. Superando queste difficoltà, il machine learning ha il potenziale di rivoluzionare il trattamento dei rifiuti biologici. Proprio su questi nodi, sostengono gli scienziati, dovrà concentrarsi la ricerca futura.
