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Progetti

AWAD: Agro-industrial Waste valorization through Machine-learning Accelerated Design

Valorizzare gli scarti agro-industriali con il machine learning
Finanziamento: ICSC Innovation Funds
Tecnologia abilitante: Artificial Intelligence, High Performance Computing, Machine Learning

Obiettivi di sviluppo sostenibile

Il progetto AWAD risponde alle esigenze di gestione dei rifiuti e di materiali sostenibili, il cui uso industriale è spesso limitato o precluso a causa di numerosi problemi di compatibilità. Attraverso approcci avanzati di HPC Machine Learning, AWAD progetterà strategie di stabilizzazione termica e selezione personalizzata di biofiller e funzionalizzazione per plastiche mirate, aprendo la strada a biocompositi commerciali con proprietà ottimizzate. 

Centro Nazionale di Ricerca in High Performance Computing Big Data e Quantum Computing (ICSC), progetto finanziato dall’Unione Europea – NextGenerationEU – e dal Piano Nazionale Ripresa e Resilienza (PNRR) – Missione 4 Componente 2.

Obiettivi

Gli obiettivi sono molteplici:

  • Svelare i meccanismi di degradazione multi-scala delle biocariche naturali
  • Sviluppare modelli di regressione basati su Machine Learning per prevedere le proprietà meccaniche dei biocompositi plastici finali
  • Progettare razionalmente misure per minimizzare la degradazione delle biocariche
  • Creare modelli predittivi per le proprietà funzionali dei biocompositi a base agricola

Sfida iniziale

La sfida principale di AWAD è il miglioramento del processo di gestione dei rifiuti agroindustriali. Progettando strategie di stabilizzazione termica e personalizzando la selezione e la funzionalizzazione dei biofiller, il processo può portare a biocompositi commerciali con proprietà ottimizzate.

Soluzione

Il progetto intende individuare modalità e meccanismi di degradazione dei biofiller naturali. I risultati di questo processo serviranno a creare modelli di regressione delle proprietà meccaniche dei biofiller basati sull’apprendimento automatico. 

Benefici

AWAD beneficerà le industrie agroalimentari, superando il limitato uso industriale dei biofiller e creando processi per migliorare la stabilità termica e le proprietà funzionali dei biocompositi polimerici. I modelli di machine learning, che collegano i componenti naturali alla degradazione e alle proprietà meccaniche, possono essere utilizzati in altre ricerche sulla scienza e l’ingegneria dei materiali. Inoltre, il riutilizzo e la valorizzazione dei rifiuti agroindustriali risulteranno nella valorizzazione di un’economia più circolare e sostenibile.

Il ruolo di IFAB

IFAB ha partecipato al progetto nel ruolo di facilitatore, operando per creare le condizioni favorevoli alla sua realizzazione. Il contributo di IFAB si è concretizzato nell’attivare connessioni tra soggetti complementari, aprire canali di accesso a competenze e risorse, e costruire il contesto relazionale e operativo all’interno del quale il progetto ha potuto prendere forma e svilupparsi.

Partners

Participating Spoke

Per informazioni rivolgersi a: projects@ifabfoundation.org

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