Riciclo dei tessuti, una nuova banca dati per la svolta nelle tecnologie di smistamento

Il National Institute of Standards and Technology (NIST), agenzia del governo degli Stati Uniti d'America che si occupa della gestione delle tecnologie di diverse discipline, ha creato un database innovativo per identificare i "fingerprint" molecolari delle fibre tessili. Questa tecnologia promette di rivoluzionare lo smistamento dei tessuti nei centri di riciclo, riducendo i costi e migliorando l’efficienza, secondo quanto dichiarato dall’istituto con sede a Gaithersburg, nel Maryland.

Database gratuito – Il NIST ha reso il database disponibile gratuitamente sul proprio portale pubblico. L’iniziativa nasce per affrontare un problema urgente: l’85% degli abiti usati e dei tessuti negli Stati Uniti finisce in discarica, come riportato dai dati dell’Agenzia per la Protezione Ambientale (EPA). Questo accade principalmente perché il riciclo risulta spesso meno conveniente rispetto allo smaltimento tradizionale.

Potenziale economico – “Questi dati di riferimento miglioreranno gli algoritmi di smistamento, sbloccando il potenziale per sistemi ad alta velocità che richiedono meno manodopera,” spiega Amanda Forster, ingegnere dei materiali del NIST e responsabile del progetto. La maggiore efficienza e il taglio dei costi potrebbero finalmente rendere il riciclo tessile un’opzione economicamente sostenibile.

Sfide attuali – Il problema dello smistamento è aggravato dalla crescita dei rifiuti tessili, alimentata dalla moda veloce e dall’introduzione di nuovi tessuti, spesso misti o con etichettature incomplete. Al momento, alcune strutture utilizzano spettroscopi a infrarossi portatili per identificare le fibre, ma il processo richiede ancora molta manodopera.

Ruolo dell’intelligenza artificiale – Negli ultimi anni, i produttori di macchinari per il riciclo hanno adottato tecniche di machine learning e intelligenza artificiale per migliorare gli algoritmi di smistamento. Per funzionare al meglio, questi sistemi necessitano di dati di alta qualità: una lacuna che il database NIR-SORT del NIST intende colmare.

Specifiche del database – NIR-SORT include i profili spettrali di 64 tipi di tessuti, tra cui fibre pure come cotone e poliestere, tessuti misti e materiali raccolti da negozi dell’usato. Il database è pensato per aiutare i produttori di scanner NIR a sviluppare e testare i loro sistemi, incrementando la precisione e riducendo gli errori.

Difficoltà tecniche – “Il vero problema emerge quando le fibre sono simili, come cotone e canapa,” osserva Katarina Goodge, chimica del NIST. “I segnali a infrarossi possono confondersi. È qui che l’AI può fare la differenza, rendendo il processo decisionale più accurato.”

Economia circolare – Questo progetto si inserisce nel più ampio programma di economia circolare del NIST, che mira a sviluppare tecnologie per prolungare la vita utile dei materiali attraverso il riuso, la riparazione e il riciclo, riducendo al minimo gli sprechi. Con questo approccio scientifico e tecnologico, il NIST punta a cambiare le regole del gioco nel riciclo dei tessuti, con benefici tangibili per l’ambiente e per l’economia globale.

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