AWAD – Agro‑industrial Waste Valorization through Machine‑Learning Accelerated Design

Tecnologia sviluppata: Simulazioni accelerate da tecniche di Machine Learning per progettare biofiller da scarti agro‑industriali
Coordinatore: IFAB
Partner: CNR, Università di Pisa, Università di Trieste

I dettagli del progetto

Sintesi del progetto

AWAD affronta un problema cruciale per la sostenibilità: la gestione degli scarti agroindustriali e l’impatto ambientale della plastica tradizionale. Ogni anno, enormi quantità di residui agricoli vengono scartati, mentre la produzione di plastiche non biodegradabili continua a crescere. Il progetto mira a valorizzare questi scarti, trasformandoli in bio-riempitivi (biofiller) da incorporare nei materiali plastici, creando così materiali biocompositi più ecologici. Per farlo, AWAD utilizza metodi avanzati basati su intelligenza artificiale per progettare trattamenti termici e processi di funzionalizzazione ottimali.

Obiettivi

L’obiettivo principale è rendere possibile l’utilizzo degli scarti agricoli come componenti sostenibili per plastiche a minor impatto ambientale. Il progetto punta a identificare strategie di stabilizzazione termica e procedure di selezione personalizzate dei biofiller, così da produrre materiali performanti e allo stesso tempo biodegradabili. Questa combinazione rappresenta un passo verso la creazione di una filiera circolare per la plastica.

Problemi e necessità

L’industria della plastica si scontra con due sfide fondamentali: ridurre l’uso di materiali non biodegradabili e trovare alternative sostenibili che non compromettano le prestazioni. Allo stesso tempo, il settore agro‑industriale continua a generare grandi quantità di scarti spesso difficili da smaltire. AWAD affronta entrambi i problemi attraverso una soluzione unica: trasformare i rifiuti in risorse, riducendo l’impatto ambientale dei materiali e contribuendo a una gestione più responsabile dei residui agricoli.

Soluzioni sviluppate

Nel corso del progetto, sono stati ottenuti risultati significativi che gettano le basi per la produzione di biocompositi più ecologici. Grazie a simulazioni accelerate da tecniche di Machine Learning, è stato individuato un nuovo meccanismo responsabile della formazione di specie azotate indesiderate durante il trattamento termico delle biomasse, un’informazione preziosa per ottimizzare i processi industriali e ridurre composti nocivi.

Impatti

Il progetto apre alla produzione di plastiche composte con minore impatto ambientale e favorisce la valorizzazione economica degli scarti agricoli. Il risultato è una filiera più circolare, con benefici ambientali e industriali.

Settori di applicazione

I risultati del progetto potranno tradursi in biofillers commerciali per molteplici tipi di plastiche, riducendone la quantità di materiale non biodegradabile e migliorandone la sostenibilità. Se i processi di progettazione continueranno a mostrare risultati promettenti, le nuove formulazioni potranno essere protette tramite proprietà intellettuale e portate sul mercato come Materiali Innovativi e Circolari.

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