Il Great Pacific Garbage Patch è uno dei simboli più tangibili dell’inquinamento plastico: una vasta area dell’Oceano Pacifico dove le correnti marine accumulano enormi quantità di detriti galleggianti, in gran parte plastica. Questa enorme “zuppa” plastica non solo danneggia gli ecosistemi (specie marine, barriere coralline, flora e fauna acquatica), ma eventualmente si scompone in microplastiche che finiscono nella catena alimentare, con conseguenze sanitarie ed ecologiche gravi.

Rimuovere questa plastica è quindi essenziale per la salute degli oceani, la biodiversità, e per mitigare altri effetti come la perturbazione dei processi naturali dell’ecosistema marino.

IA, cloud e sensori per individuare la plastica

Per affrontare il problema su scala globale, The Ocean Cleanup ha stretto una partnership con Amazon Web Services (AWS), sfruttando tecnologie di intelligenza artificiale, machine learning, cloud computing, e dispositivi IoT (sensori, droni, dispositivi galleggianti). L’obiettivo dichiarato è ambizioso: ridurre del 90% la plastica galleggiante negli oceani entro il 2040.

Per farlo, è necessario non solo rimuovere quella già visibile, ma anche prevedere dove si accumulerà plastica, capire come si muove, localizzare i cosiddetti “punti caldi” o hotspot.

Come serve l’intelligenza artificiale concretamente

Ecco alcuni modi in cui l’IA viene usata o verrà usata per identificare e gestire la plastica negli oceani:

Rilevamento visivo tramite oggetti e immagini
L’uso di telecamere su navi, droni, boe galleggianti, o dispositivi posizionati sull’acqua consente di raccogliere immagini. Algoritmi di object detection (addestrati su dataset specifici) analizzano queste immagini per riconoscere pezzi di plastica, grandi oggetti galleggianti, ghost nets, ecc.

Monitoraggio remoto e mappatura della densità plastica
Utilizzando immagini a scansione, trasmissione dati via GPS, sistemi automatizzati si possono creare mappe che mostrano in quali parti dell’oceano la plastica galleggiante è più concentrata. Questo consente di individuare le aree in cui inviare le risorse di raccolta.

Modelli predittivi/simulazioni di movimento dei detriti
L’IA unita al machine learning permette di costruire modelli che, basandosi su dati come correnti oceaniche, venti, onde, condizioni meteo, prevedono dove la plastica tenderà ad accumularsi. Ciò aiuta a inviare navi o dispositivi di raccolta nei posti giusti al momento giusto.

Ottimizzazione delle rotte e delle operazioni di raccolta
Grazie agli algoritmi, è possibile calcolare rotte più efficienti per le navi di raccolta, ridurre costi, consumi e tempo, massimizzare la quantità di plastica raccolta con le risorse disponibili.

Protezione della fauna e riduzione dell’intervento umano diretto
Un altro vantaggio è che l’IA può supportare la rilevazione degli animali marini, in modo da evitare danni collaterali durante le operazioni. Inoltre, con sistemi automatici diminuisce la necessità di osservatori umani in mare, permettendo di destinare risorse più liberamente verso la raccolta.

L’impatto futuro: che cosa possiamo aspettarci

Grazie a questa combinazione di IA, cloud computing, IoT e tecnologie satellitari, il futuro della lotta contro l’inquinamento plastico negli oceani potrebbe cambiare in modo significativo. Potremo vedere pianificazioni operative molto più precise, con le navi che vanno direttamente nelle zone “più ricche” di plastica, evitando di sprecare risorse in aree meno efficaci.

I costi operativi potranno diminuire grazie a una migliore ottimizzazione e all’uso di sistemi automatici, con meno personale necessario in situazioni pericolose. Il monitoraggio diventerà più continuo nel tempo e più accurato, anche per microplastiche (benchè questo sia ancora tecnicamente sfidante). Un obiettivo concreto come quello del 90% di riduzione della plastica galleggiante entro il 2040 diventa più credibile, se le tecnologie verranno rapidamente implementate e scalate.