Ripensare le strategie di gestione delle città, proponendo un’organizzazione smart e green che renda i luoghi in cui viviamo più puliti, sostenibili e autosufficienti: sono questi i presupposti da cui si sviluppa la tecnologia messa a punto da Pixies, start-up italiana supportata da Iren nell’ambito del programma Iren UP.

Dall’innovativa idea dei founder Andrea Saliola e Pier Paolo Ceccaranelli, Pixies realizza robot autonomi in grado di ripulire strade, marciapiedi e luoghi pubblici: capaci di spostarsi anche negli ambienti più ostili e complessi, sia all’aperto che al chiuso, i robot sono in grado di riconoscere autonomamente i rifiuti e raccoglierli.

Le stazioni di ricarica sono delle panchine alimentate a energia solare. L’obiettivo è quello di aumentare l’efficienza della pulizia delle strade nelle città, riducendone allo stesso tempo l’impatto ambientale.

Intelligenza artificiale e robotica si sono unite nel modello presentato da Pixies per raggiungere un unico scopo: far respirare le città e renderle più sostenibili. Come? Lo racconta a EveryDay Andrea Saliola, founder della start-up.

Pixies, come è nato il robot-spazzino

Realizzato interamente in plastica riciclata stampata in 3D, il robot-spazzino ideato da Pixes pulisce strade e marciapiedi, si ricarica autonomamente tramite la luce solare e, una volta terminato il lavoro, torna nel suo alloggio a scomparsa.

Il progetto, come racconta Saliola, nasce durante la tesi di laurea in Ingegneria all’Università di Roma Tor Vergata, con l’idea di sviluppare “una vision di città che, grazie alla tecnologia, potesse diventare concretamente sempre più sostenibile e autosufficienti. Tutto questo, partendo da piccoli elementi urbani, come delle panchine, la cui innovazione singolare contribuisce alla costruzione di un’idea di città nuova”.

La tecnologia brevettata sfrutta proprio l’utilizzo di una panchina “intelligente” al cui interno viene posizionato il robot: “tutto alimentato da pannelli solari” specifica il founder.

Avere un servizio autonomo, installato direttamente sul territorio, permette di “supervisionare” anche la logistica e ridurre i costi anche in termini di lavoro umano sul campo:

la nostra stima è di una riduzione del 40% dei costi di raccolta, con risvolti estremamente positivi anche sull’efficientamento della logistica, trasformando il management odierno in uno data driven e puntuale.

Che cos’è il littering e come Pixies lo contrasta

La gestione virtuosa degli scarti e la realizzazione di città più sostenibili e pulite passa anche attraverso la riduzione del cosiddetto ”littering”, termine anglosassone che descrive l’ammassarsi dei rifiuti per strada. Per ripulire le città in Italia, Svizzera e Francia si spendono in media circa 20 euro all’anno[BD1] [NL2] per abitante: Pixies, attraverso il lavoro del robot-spazzino attivo in modo continuo nei centri urbani, contribuisce a risolvere il problema dei rifiuti abbandonati e ottimizzare le spese con un risparmio sulla raccolta pari al 70%.

“Gli algoritmi di Deep Learning presenti a bordo del robot, forniti anche stand-alone rispetto allo stesso” – spiega il founder – “sono lo strumento attraverso cui riusciamo a riconoscere e differenziare ciò che viene abbandonato a terra, fare predizioni sullo stato di salute di un luogo e ottimizzare la logistica di raccolta all’interno dei contesti urbani”.

Il team collabora già con alcune piccole municipalità italiane ma l’auspicio è che il robot possa diffondersi in realtà sempre più grandi e di rilievo come aeroporti, università, uffici, porti marittimi e progetti di smart city.

Pixies e Iren, insieme a sostegno dell’economia circolare

Il gruppo founder di Pixies è stato selezionato tra i migliori venti in Europa al “Green Valley Award”, premio internazionale dedicato all’economia circolare che mette in palio 25mila euro per le migliori start-up europee.

Il primo prototipo del progetto è stato testato grazie alla sinergia nata con il Gruppo Iren: “a valle dei test effettuati in ambiente outdoor, insieme alla divisione Innovation del Gruppo, abbiamo analizzato sia positività che criticità del sistema, individuando gli aspetti più urgenti su cui lavorare per collaudare la nostra soluzione sul mercato”. Ma il lavoro non si ferma e, come spiega Andrea Saliola, “oggi stiamo investendo capitali e risorse nella parte software di Deep Learning per il riconoscimento dei rifiuti, portando sul mercato anche un secondo prodotto in grado di snellire tutto quello che vi è dietro la gestione quotidiana della raccolta, trasporto e smaltimento dei rifiuti da parte delle utilities”. Altri passi avanti verso il domani sostenibile nelle città.

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