IL TEAM RACCONTA IL PROGETTO
I prodotti industriali migliorano la qualità della nostra vita, ma sono anche associati alla generazione di un ingente quantitativo di rifiuti. Gli obiettivi dello sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite prevedono, entro il 2030, una sostanziale diminuzione dei rifiuti prodotti mediante azioni di prevenzione, riduzione, riciclo e riutilizzo. Purtroppo, l’attuale industria del riciclo disintegra i prodotti dismessi principalmente per consentire una separazione dei materiali, trascurando il ricondizionamento, un’attività ad alta intensità di manodopera e quindi per lo più economicamente non redditizia. L’automazione di tali processi potrebbe rappresentare una soluzione: gli sforzi in tal senso, tuttavia, vengono ostacolati dall’incertezza legata all’integrità fisica dei prodotti e alla complessità che ne deriva, così come dall’ampia varietà di beni. In questo progetto, intendiamo affrontare tali problematiche, sviluppando un sistema di ricondizionamento robotizzato, che velocizzi il processo complessivo a fronte di un costo del lavoro ridotto, senza che si renda necessaria un’automazione completa.
Questo progetto favorisce la sostenibilità ambientale perché…
Dal punto di vista della sostenibilità ecologica, il riciclo di prodotti e materiali e il loro riutilizzo portano con sé molteplici vantaggi, tra cui la riduzione dell’inquinamento ambientale, il risparmio energetico, costi di produzione inferiori, la tutela delle risorse naturali e una minor produzione di rifiuti. Attualmente, tuttavia, riciclo e riutilizzo sono generalmente connessi a un consistente impiego di risorse umane, il quale pregiudica l’economicità di questi processi, li limita a pochi casi e ne comporta l’esternalizzazione in Paesi con un costo del lavoro inferiore. Il sistema di montaggio e smontaggio robotizzato perseguito diventerà in futuro un’attività semiautomatizzata a basso impiego di personale, consentendo così il riutilizzo di un significativo numero di prodotti.
L’azienda partner si presenta
Realizziamo tecnologie di produzione e stampa digitale avanzate. Il core business della nostra azienda, la cui sede principale sorge a Bressanone, in Alto Adige, coincide con la stampa digitale a getto d’inchiostro e il connesso ecosistema di inchiostri, software e servizi. Offriamo soluzioni a tutto tondo nei seguenti ambiti:
grafica commerciale - stampa di grande formato, tessuti, decorazioni
soluzioni speciali - ceramica, smalteria digitale, stampa 3D industriale
etichette e packaging flessibili - soluzioni digitali e ibride per etichette, imballaggi speciali
nuovi ambiti - ecosistema software, cartone ondulato e pieghevole
Seif El Islam Hasseni si è laureato in Automazione all’Università di Biskra, conseguendo il master e il dottorato nello stesso ambito. All’inizio del 2022, ha iniziato la sua attività di collaboratore scientifico presso la Libera Università di Bolzano e da allora ha già preso parte a progetti che vedono il coinvolgimento dell’industria locale. Hasseni vanta una grande competenza negli ambiti dell’automazione e della robotica, nonché una solida esperienza nella programmazione di diverse piattaforme robotiche in svariati linguaggi.
Sumegh Tharewal si è laureato in Informatica all’Università BAMU, conseguendo il master e il dottorato nello stesso ambito. Dal 2021 al 2023 è stato Assistant Professor al Symbiosis Institute of Computer Studies and Research in Pune, India, e in ottobre 2023 ha iniziato la sua attività di collaboratore scientifico presso la Libera Università di Bolzano. Tharewal vanta competenza nell’ambito della visione artificiale nonché esperienza nella programmazione di algoritmi per l’elaborazione delle immagini e di reti neurali con diversi librerie software.
Angelika Peer, docente presso la Libera Università di Bolzano, dirige il Laboratorio di tecnologie incentrate sull’uomo e l’intelligenza delle macchine ed è responsabile di SMACT Live Demo di Bolzano. Tra il 2014 e il 2017, ha lavorato come professoressa presso il Bristol Robotics Laboratory alla University of the West of England, in Gran Bretagna. Precedentemente, è stata ricercatrice/docente all’Institut für Regelungstechnik e TUM-IAS Junior Fellow dell’Institute for Advanced Studies presso la TU di Monaco. I suoi interessi includono robotica, ingegneria dell’automazione e interazione tra uomo e robot.
Oswald Lanz si è laureato in Matematica all’Università di Trento, dove ha conseguito anche il dottorato. Nell’ottobre del 2021, dopo una pluriennale attività di ricerca presso la Fondazione Bruno Kessler, ha ottenuto la cattedra di professore straordinario alla Libera Università di Bolzano. Dal 2019, coordina la ricerca del Covision Lab di Bressanone. Il suo ambito di specializzazione comprende computer vision e deep learning. Nel 2019, il prof. Lanz è stato insignito dell’Amazon Machine Learning Research Award. È autore di brevetti per il tracciamento di oggetti in sequenze di immagini.