gli ostacoli su questo percorso fino al 2030. Il documento di sintesi“ Artificial Intelligence in the plastics value chain by 2030” formula raccomandazioni per l’ industria, la politica e la ricerca, con l’ obiettivo di realizzare cicli intelligenti per le plastiche- ossia flussi di materiali e prodotti end-to-end supportati da dati e IA, dalla progettazione al riciclato- entro il 2030. L’ IA comprende processi basati sui dati, in particolare l’ apprendimento automatico( machine learning) e l’ apprendimento profondo( deep learning, basato su reti neurali profonde), che permettono di riconoscere schemi nei dati, fare previsioni, generare contenuti, supportare il processo decisionale e automatizzare compiti, anche mediante sistemi basati su agenti. Il lavoro si basa su un’ analisi delle fonti pubblicamente disponibili di associazioni industriali, aziende e decisori politici e su un sondaggio condotto tra 46 esperti del Fraunhofer CCPE e del consorzio tedesco degli hub di IA per gli imballaggi in plastica( AI Hubs for Plastic Packaging)- finanziato dal Ministero federale della Ricerca, della Tecnologia e dello Spazio- conclusosi nel 2025. Secondo il Fraunhofer CCPE, l’ IA può esprimere il suo potenziale per un’ economia circolare delle plastiche entro il 2030 solo se l’ eccellenza tecnica si combina con una prospettiva sistemica, strutture dati aperte e una ricerca responsabile. Le priorità includono spazi dati interoperabili, standard di settore e modelli di IA ibrida( Hybrid AI) e di IA spiegabile( Explainable AI, XAI) validati lungo reali catene del valore. L’ IA
L’ IA COMPRENDE PROCESSI BASATI SUI DATI CHE PERMETTONO DI FARE PREVISIONI, GENERARE CONTENUTI, AUTOMATIZZARE COMPITI
ibrida integra approcci diversi- apprendimento automatico, apprendimento profondo, grafi della conoscenza semantica e apprendimento per rinforzo- per creare sistemi capaci di ragionare, apprendere e adattarsi efficacemente. L’ IA spiegabile( XAI) descrive un modello di IA, gli effetti attesi e i potenziali risultati distorti da pregiudizi nei dati di addestramento o negli algoritmi.
Il sondaggio Al sondaggio del gennaio 2026- una delle fasi dell’ indagine descritte nel box sul metodo- hanno partecipato 46 persone: l’ 80 % dal settore della ricerca, il 17 % dall’ industria e il 3 % da amministrazioni pubbliche, ONG o organizzazioni non profit. I partecipanti si sono concentrati su produzione e sviluppo di materiali, logistica e sostenibilità, raccolta, selezione e riciclaggio, e altre aree quali management, marketing e sviluppo software / IA. Le maggiori opportunità offerte dall’ IA sono state individuate nell’ automazione, nell’ efficienza, nel risparmio di risorse e nella velocità operativa. I rischi più citati sono la dipendenza tecnologica, la mancanza di trasparenza, l’ errata interpreta-
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