247° Coffeetech - Estrazione di critical raw materials da rifiuti elettronici: il ruolo della IA

Relatore: Alberto Cabri - Co-Founder, Vega Research Laboratories

Abstract: Capitolo Startup - Vega Research Laboratories e' attiva su un progetto per l'estrazione di critical raw material (CRM) da rifiuti elettronici da ormai 5 anni, iniziato con un finanziamento EIT Raw Materials (grant 15099-sclc-2020-8). I critical raw material sono elementi chimici di alto valore economico, fondamentali per l'industria europea, in particolare della filiera elettronica, potenzialmente a rischio di interruzione della fornitura, in quanto spesso provenienti da paesi con possibili cambiamenti di politica economica od elevata instabilita' politica.

La commissione europea aggiorna costantemente la lista di CRM, attualmente 34, e la loro potenziale criticita' di approvvigionamento rende indispensabile trovare nuove strategie di estrazione. La densita' di CRM contenuta nei rifiuti elettronici e' superiore a quella delle miniere naturali pertanto diventa imprescindibile approntare delle strategie che consentano una gestione efficace del processo di estrazione. Attualmente, i processi di riciclo si focalizzano su alcuni materiali di piu' facile estrazione (oro, rame, etc.) trascurando gli elementi a minore concentrazione: il nostro approccio, basato sul deep learning, consente la selezione di componenti elettronici omologhi per massimizzare la densita' degli elementi a minore concentrazione consentendone il recupero.

A tale scopo, VRLabs ha realizzato un database di immagini proprietario (VPCB) di elevato valore commerciale, che abbiamo utilizzato per addestrare il nostro sistema di computer vision in grado di identificare con precisione e localizzare i componenti sulle schede elettroniche o su un sistema di sorting automatico.