innovazione

Automazione del processo di smistamento dei rifiuti grazie al Deep Learning: il progetto iWAMO

Nell’ambito del progetto iWAMO, finanziato dal Bando IRISS del Competence Center Smact, IT+Robotics ha sviluppato un sistema innovativo di automazione smistamento dei rifiuti tramite Deep Learning. La tecnologia ha sostituito il controllo qualità manuale, raggiungendo il 90% di accuratezza. iWAMO ha ottimizzato i processi e l’impatto ambientale e ha creato un dataset per la ricerca futura per applicazioni di AI e nel waste sorting.

Pubblicato il 3 ott 2025

Michelle Crisantemi

automazione waste sorting — Immagine generata dall'AI.

Un sistema avanzato di monitoraggio qualità per certificare la purezza dei materiali negli impianti di smistamento rifiuti attraverso tecnologie di Machine Learning, Deep Learning e Intelligenza Artificiale. È questa la sfida vinta da iWAMO, acronimo di “Intelligent Waste Monitoring”: un progetto di ricerca industriale e sviluppo sperimentale che ha impegnato l’azienda padovana IT+Robotics.

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Michelle Crisantemi

Giornalista bilingue laureata presso la Kingston University di Londra. Da sempre appassionata di politica internazionale, ho vissuto, lavorato e studiato in Spagna, Regno Unito e Belgio, dove ho avuto diverse esperienze nella gestione di redazioni multimediali e nella correzione di contenuti per il Web. Nel 2018 ho lavorato come addetta stampa presso il Parlamento europeo, occupandomi di diritti umani e affari esteri. Rientrata in Italia nel 2019, ora scrivo prevalentemente di tecnologia e innovazione.

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