FlexCycle è il progetto europeo a guida dell’Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) che punta a sviluppare una robotica e intelligenza artificiale in grado di rendere più sostenibile il ciclo di vita dei prodotti industriali, permettendo il riuso di materiali ancora difficili da trattare, come quelli non rigidi. Il focus del progetto sarà, infatti, lo sviluppo di un sistema autonomo in grado di manipolare materiali e strutture flessibili, presenti negli indumenti, nei cavi elettrici e nelle batterie, in modo da disassemblare le diverse tipologie di prodotto e recuperarne i componenti riutilizzabili. FlexCycle coinvolge 12 partner tra università e aziende di 6 paesi europei e ha ricevuto un finanziamento di 7.5 milioni di euro per i prossimi quattro anni.

Il progetto è coordinato da Manuel G. Catalano, Principal Investigator dell’Istituto Italiano di Tecnologia, a capo della nuova unità di ricerca “NuBots, Physical AI technologies for Human-Robot CoEvolution” a Genova, oltre che Coordinatore del laboratorio sistemico congiunto JOiiNT Lab, nato dal finanziamento publico-privato IIT-Intellimech, con sede a Bergamo. In Italia sono coinvolti, oltre all’IIT, due aziende: QBRobotics, nata come start-up robotica dell’Istituto, e OSIT Impresa, attiva nell’abbigliamento per teenager.

I dispositivi elettronici e le batterie esauste, insieme ai tessili dismessi, rappresentano per l’Unione Europea un problema ambientale ed economico pari a milioni di tonnellate di rifiuti prodotti ogni anno. Affinché i numeri si riducano, è diventato necessario promuovere nuove soluzioni tecnologiche che potenzino gli attuali cicli di gestione del rifiuto, in un’ottica di economia circolare. Se per gli oggetti rigidi la robotica ha già trovato possibili applicazioni, per quelli flessibili e deformabili il problema è ancora irrisolto.

Il progetto FlexCycle, acronimo di “Flexible robotic automation techniques for soft materials recycling”, si focalizzerà su tre settori produttivi specifici, dove la robotica può aiutare a integrare sistemi flessibili e guidati da intelligenza artificiale proprio su elementi non rigidi: nell’industria dell’abbigliamento, per recuperare tessuti e accessori, quali bottoni e zip, presenti negli abiti invenduti; produzione dei cavi elettrici, dove il recupero di rame e altri metalli può avvenire solo se è possibile togliere le guaine che avvolgono i cavi; nel riciclo delle batterie fuel-cell, estraendo le membrane soffici delle celle a combustibile, immerse in sostanze tossiche. In quest’ultimo caso, inoltre, la necessità del recupero e riutilizzo delle membrane, guiderà anche la progettazione di un nuovo design delle fuell-cell.

Per ciascun caso il consorzio dovrà analizzare e definire il tipo di problema da affrontare, con lo scopo di realizzare diverse tecnologie, le quali, combinate tra loro permetteranno di risolvere le diverse sfide legate agli specifici contesti di utilizzo. Il team di ricerca, infatti, dovrà studiare le problematiche scientifiche legate alla manipolazione dei materiali flessibili, e individuare soluzioni tecnologiche adeguate a un loro smaltimento. Gli istituti di ricerca lavoreranno al fianco delle aziende, proprio per creare una connessione tra la ricerca scientifica e i problemi specifici dei diversi contesti industriali.

Le tecnologie robotiche intelligenti saranno costruite in modo che possano essere affidabili e robuste e combinate in modo flessibile e adattabile ai diversi casi. Fondamentali saranno le tecnologie di manipolazione, per cui i ricercatori dell’IIT, insieme a qbrobotics, svilupperanno nuove specifiche per le SoftHand, le mani robotiche morbide di invenzione originale dell’IIT che hanno già trovato applicazione nel campo dell’archeologia, con applicazioni subacquee e sul campo nel Parco Archeologico di Pompei, oltre che in campo protesico e industriale. Saranno inoltre impiegati altri gripper innovativi, come la SoftClaw, anch’essi basati sui principi dellasoft -robotics, ma progettati per eseguire task ad alta precisione e con elevata capacità di adattamento. Verranno studiati e integrati nuovi strumenti specifici per aumentare la capacità e flessibilità di presa nei diversi casi d’uso.

Dal punto di vista del software, le tecnologie di intelligenza artificiale dovranno avere la capacità di riconoscere i diversi oggetti, la loro geometria e specificità, oltre che comprendere i diversi passaggi di lavorazione. Per esempio, nel caso degli indumenti, potrebbe essere necessario riconoscere il tipo di cucitura che fissa le cerniere, in modo da poterle identificare e quindi intervenire; e nello studio dei cavi, destreggiarsi nei grovigli, sfilare il cavo da lavorare e operare per decomporre gli strati dei materiali isolanti e conduttivi.