L’ intelligenza artificiale sta rivoluzionando la selezione ottica dei materiali, aprendo nuove prospettive per il riciclo. Stefano Bonacina, direttore commerciale di 3U Vision, illustra le strategie con cui l’ azienda punta su innovazione, specializzazione e nuovi mercati per competere in uno scenario sempre più sfidante.
TECNICA [ MACCHINE ]
L’ intelligenza artificiale sta rivoluzionando la selezione ottica dei materiali, aprendo nuove prospettive per il riciclo. Stefano Bonacina, direttore commerciale di 3U Vision, illustra le strategie con cui l’ azienda punta su innovazione, specializzazione e nuovi mercati per competere in uno scenario sempre più sfidante.
L’ AI apre nuove frontiere nella selezione
Il mercato della selezione ottica sta vivendo una trasformazione profonda. L’ intelligenza artificiale sta cambiando il modo di identificare e separare i materiali, mentre l’ evoluzione del riciclo apre nuove opportunità ben oltre la plastica. È questa la visione di Stefano Bonacina, direttore commerciale di 3U Vision, che racconta come l’ azienda stia affrontando una fase di forte cambiamento tecnologico e competitivo. Il punto di partenza resta il riciclo della plastica, ma il contesto è tutt’ altro che semplice. Secondo Bonacina, il comparto continua a risentire della difficile competitività del materiale riciclato rispetto al vergine, una situazione che da alcuni anni rallenta gli investimenti. A questo si aggiunge un quadro normativo ancora frammentato, nel quale strumenti come i sistemi di deposito cauzionale potrebbero contribuire ad aumentare quantità e qualità dei materiali raccolti, favorendo una reale economia circolare.
La selezione ottica cambia pelle Se fino a pochi anni fa il cuore delle selezionatrici era rappresentato soprattutto da telecamere e sensori ottici, oggi lo scenario è completamente diverso. « L’ intelligenza artificiale sta cambiando il paradigma », spiega Bonacina. « Non ci limitiamo più a distinguere un materiale dal colore o dallo spettro ottico. Oggi possiamo addestrare modelli capaci di riconoscere oggetti apparentemente identici ma destinati a utilizzi differenti, come una bottiglia per uso alimentare e una per il non food ». La vera sfida non è tanto l’ algoritmo in sé, destinato a diventare sempre più accessibile, quanto
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