TRASHBOT

Tipologia dell'ente/Kind of organization:

SCUOLA SUPERIORE CON SPECIALIZZAZIONE DI AUTOMAZIONE ELETTRONICA INFORMATICA TELECOMUNICAZIONI ENERGIA

Nome dell'ente che lo ha realizzato/Organization-institute presenting the project:

ITIS ENRICO FERMI VIA TRIONFALE 8737 ROMA

Regione/Region:

Lazio

Paese/ Country:

Italia

Città/City:

Roma

Descrizione del progetto/Describe the project :

Il Progetto è stato sviluppato per risolvere una esigenza Ecologica di primaria importanza soprattutto in grandi città densamente popolate e cioè l' eliminazione dei rifiuti di piccola taglia sui marciapiedi e nei posti più scomodi dove l'operatore ecologico non può intervenire. Le città sono sempre più inondate di questi rifiuti e quindi quale migliore soluzione se non progettare un AUTOMA cioè un sistema Automatico in grado da solo con un ROBOT di riconoscere e raccogliere immondizia di piccola taglia sui marciapiedi. Un problema che risolverebbe il sovraccarico di lavoro per gli Operatori ecologici ottimizzando le pulizie delle strade. Un problema quanto mai attuale, per esempio a Roma che ha visto venire in città anche animali attirati dalle grande spazzatura con conseguenze igienico sanitarie. La nostra soluzione offre in prospettiva un futuro di SmartCities: un servizio completamente autonomo per la pulizia dei marciapiedi. Per questo abbiamo creato TrashBot, un ROBOT che riconosce, individua e raccoglie e differenzia i rifiuti come oggi richiesto dalla spazzatura differenziata portandola agli Hotspot più vicini. Il sistema HARDWARE è composto da: * 2 CAMERE con buona risoluzione per il riconoscimento della spazzatura * 1 BRACCIO ROBOTICO montato a bordo del TRASHROBOT per la raccolta dei rifiuti. * SCOCCA robusta e leggera realizzata in ALLUMINIO come le Autovetture da competizione. * 4 RUOTE MOTRICI per affrontare le incolumità e le altezze dei marciapiedi. * SISTEMA tecnologico di visibilità a 360 gradi per il rilevamento di ostacoli e persone o animali tramite vari SENSORI DI PROSSIMITA'. * FARI A LED per la visione notturna e 6 ore di autonomia con batterie ricaricabili integrate. * SPEAKER per comunicare con il mondo esterno. Il sistema SOFTWARE e così sviluppato: * INTELLIGENZA ARTIFICIALE sviluppata da zero per il riconoscimento dei rifiuti con AUTOAPPRENDIMENTO durante l'azione con un sistema di RETI NEURALI. * Percezione della profondità tramite 2 TELECAMERE * PANNELLO DI CONTROLLO DA REMOTO su piattaforma Online. * Comunicazione e comandi in Real -Time via INTERNET e via GPS. * Un SITO WEB e un PORTALE per controllare il ROBOT da REMOTO. * DEEP LEARNING utilizzata per l'intelligenza Artificiale tramite l'uso di RETI NEURALI e cioè il ROBOT viene allenato e implementato a riconoscere nuove immagini dall'esperienza delle immagini precedentemente analizzate. Una rete neurale è formata da NEURONI che tramite un DATASET di foto impara a riconoscere oggetti attraverso un operazione chiamata allenamento e più il sistema viene allenato e più i neuroni diventano precisi. Utilizziamo PYTHON e una libreria di nome TENSORFLOW. Un lavoro che necessita di molto tempo. Utilizziamo inoltre degli HOTSPOT che sono delle colonnine che il ROBOT usa per ricaricarsi in modalità WIRELESS quando termina la sua autonomia. In questo modo il ROBOT può continuare il suo lavoro fino al termine. Link al sito: https://trashbot.it/ (copiare e incollare il link) Link video: "PRESENTAZIONE" https://www.youtube.com/watch?v=ct7kKGJJHLc (copiare e incollare il link) "TRASBOT" https://www.youtube.com/watch?v=gFwkxwD5iZY (copiare e incollare il link)

Categoria del progetto/Project category :

Educazione fino ai 29 anni/Up to 29 years

Uso delle tecnologie / Use of technologies:

INTELLIGENZA ARTIFICIALE sviluppata da zero per il riconoscimento dei rifiuti con AUTOAPPRENDIMENTO durante l'azione con un sistema di RETI NEURALI. Si tratta di utilizzare il DEEP LEARNING utilizzata per l'intelligenza Artificiale tramite l'uso di RETI NEURALI e cioè il ROBOT viene allenato e implementato a riconoscere nuove immagini dall'esperienza delle immagini precedentemente analizzate. Una rete neurale è formata da NEURONI che tramite un DATASET di foto impara a riconoscere oggetti attraverso un operazione chiamata allenamento e più il sistema viene allenato e più i neuroni diventano precisi. Se diventa troppo preciso il sistema riesce a riconoscere solo gli oggetti perfettamente uguali alle foto che gli diamo e perciò bisogna trovare il perfetto compromesso tra troppo allenamento e troppo poco. Per questo obiettivo utilizziamo PYTHON e una libreria di nome TENSORFLOW. Un lavoro che necessita di molto tempo. Il sistema HARDWARE è composto da: * 2 CAMERE con buona risoluzione per il riconoscimento della spazzatura * 1 BRACCIO ROBOTICO montato a bordo del TRASHROBOT per la raccolta dei rifiuti. * SCOCCA robusta e leggera realizzata in ALLUMINIO come le Autovetture da competizione. * 4 RUOTE MOTRICI per affrontare le incolumità e le altezze dei marciapiedi. * SISTEMA tecnologico di visibilità a 360 gradi per il rilevamento di ostacoli e persone o animali tramite vari SENSORI DI PROSSIMITA'. * FARI A LED per la visione notturna e 6 ore di autonomia con batterie ricaricabili integrate. * SPEAKER per comunicare con il mondo esterno. Il sistema SOFTWARE e così sviluppato: * INTELLIGENZA ARTIFICIALE sviluppata da zero per il riconoscimento dei rifiuti con AUTOAPPRENDIMENTO durante l'azione con un sistema di RETI NEURALI. * Percezione della profondità tramite 2 TELECAMERE * PANNELLO DI CONTROLLO DA REMOTO su piattaforma Online. * Comunicazione e comandi in Real -Time via INTERNET e via GPS. * Un SITO WEB e un PORTALE per controllare il ROBOT da REMOTO. * DEEP LEARNING utilizzata per l'intelligenza Artificiale tramite l'uso di RETI NEURALI e cioè il ROBOT viene allenato e implementato a riconoscere nuove immagini dall'esperienza delle immagini precedentemente analizzate. Una rete neurale è formata da NEURONI che tramite un DATASET di foto impara a riconoscere oggetti attraverso un operazione chiamata allenamento e più il sistema viene allenato e più i neuroni diventano precisi. Utilizziamo PYTHON e una libreria di nome TENSORFLOW. Un lavoro che necessita di molto tempo. Utilizziamo inoltre degli HOTSPOT che sono delle colonnine che il ROBOT usa per ricaricarsi in modalità WIRELESS quando termina la sua autonomia. In questo modo il ROBOT può continuare il suo lavoro fino al termine.

Indicare gli elementi di innovazione del progetto / What are the innovative aspects of the project?:

Il progetto utilizza forti elementi innovativi : intanto vengono usate più unità di microcontrollori ARDUINO implementati con altre unità programmabili come RASPBERRY che si interfacciano con motori e attuatori di vario tipo. Abbiamo un braccio robotico per la raccolta dei rifiuti. Inoltre vengono utilizzati svariati sensori che mettono in comunicazione il TRASHBOT con il mondo esterno. Un'altro elemento di innovazione è rappresentato dalle colonnine HOTSPOT che sono delle colonnine che il ROBOT usa per ricaricarsi in modalità WIRELESS quando termina la sua autonomia. In questo modo il ROBOT può continuare il suo lavoro fino al termine. Inoltre INTELLIGENZA ARTIFICIALE sviluppata da zero per il riconoscimento dei rifiuti con AUTOAPPRENDIMENTO durante l'azione con un sistema di RETI NEURALI. Si tratta di utilizzare il DEEP LEARNING utilizzata per l'intelligenza Artificiale tramite l'uso di RETI NEURALI e cioè il ROBOT viene allenato e implementato a riconoscere nuove immagini dall'esperienza delle immagini precedentemente analizzate. Una rete neurale è formata da NEURONI che tramite un DATASET di foto impara a riconoscere oggetti attraverso un operazione chiamata allenamento e più il sistema viene allenato e più i neuroni diventano precisi. Se diventa troppo preciso il sistema riesce a riconoscere solo gli oggetti perfettamente uguali alle foto che gli diamo e perciò bisogna trovare il perfetto compromesso tra troppo allenamento e troppo poco. Per questo obiettivo utilizziamo PYTHON e una libreria di nome TENSORFLOW. Un lavoro che necessita di molto tempo. Il sistema HARDWARE è composto da: * 2 CAMERE con buona risoluzione per il riconoscimento della spazzatura * 1 BRACCIO ROBOTICO montato a bordo del TRASHROBOT per la raccolta dei rifiuti. * SCOCCA robusta e leggera realizzata in ALLUMINIO come le Autovetture da competizione. * 4 RUOTE MOTRICI per affrontare le incolumità e le altezze dei marciapiedi. * SISTEMA tecnologico di visibilità a 360 gradi per il rilevamento di ostacoli e persone o animali tramite vari SENSORI DI PROSSIMITA'. * FARI A LED per la visione notturna e 6 ore di autonomia con batterie ricaricabili integrate. * SPEAKER per comunicare con il mondo esterno. Il sistema SOFTWARE e così sviluppato: * INTELLIGENZA ARTIFICIALE sviluppata da zero per il riconoscimento dei rifiuti con AUTOAPPRENDIMENTO durante l'azione con un sistema di RETI NEURALI. * Percezione della profondità tramite 2 TELECAMERE * PANNELLO DI CONTROLLO DA REMOTO su piattaforma Online. * Comunicazione e comandi in Real -Time via INTERNET e via GPS. * Un SITO WEB e un PORTALE per controllare il ROBOT da REMOTO. * DEEP LEARNING utilizzata per l'intelligenza Artificiale tramite l'uso di RETI NEURALI e cioè il ROBOT viene allenato e implementato a riconoscere nuove immagini dall'esperienza delle immagini precedentemente analizzate. Una rete neurale è formata da NEURONI che tramite un DATASET di foto impara a riconoscere oggetti attraverso un operazione chiamata allenamento e più il sistema viene allenato e più i neuroni diventano precisi. Utilizziamo PYTHON e una libreria di nome TENSORFLOW. Un lavoro che necessita di molto tempo. Utilizziamo inoltre degli HOTSPOT che sono delle colonnine che il ROBOT usa per ricaricarsi in modalità WIRELESS quando termina la sua autonomia. In questo modo il ROBOT può continuare il suo lavoro fino al termine.

Con quanti utenti interagisce il progetto?/How many users does the project interact with? :

Il progetto è stato testato con gli utenti del FERMI ed ha interagito con l'ambiente scolastico per tutti i test significativi fatti sul TRASHBOT. Alla fine dei nostri test e dello sviluppo finale possiamo pensare non solo di replicare il progetto ma di farlo diventare un prodotto che potrebbe essere commercializzato per un suo uso massiccio e utilissimo . Ed è proprio questo che poi rappresenterebbe l'essenza della nostra ricerca tecnologica e della nostra idea innovativa che ad oggi ancora non c'è. Le aspettative sono di vedere in produzione il TRASHBOT e di trovarne tanti al lavoro nelle varie città per rendere le nostre strade e il nostro mondo più pulito e più ecologico usando anche la tecnica del riciclo della spazzatura. Un avanzamento di civiltà nel tenere le città pulite con più sicurezza nella salute, nell'ordine e nell'immagine delle nostre strade. Gli utenti con cui interagisce il progetto sono i cittadini che usufruiranno di servizi ecologici efficienti e avanzati di raccolta di piccoli rifiuti sui marciapiedi. Questo renderà migliore la città e la vita sociale attivando una sana politica ecologica e basata sulla GREEN ECONOMY.

Di quali mezzi o canali si avvale il progetto?/Which media or channels does the project use?:

Il progetto si avvale di finanziamenti misti tra gli studenti i docenti e la scuola ed è stato realizzato cercando di contenere laddove era possibile la spesa generale. Ciononostante i costi sono stati piuttosto significativi e questo è dovuto all'alta qualità e alle potenzialità nonché alle svariate funzioni sviluppate e offerte dal TRASHBOT . Trattandosi di un progetto ambizioso e in continua evoluzione ed espansione abbiamo dovuto investire molto in finanziamenti e in lavoro coinvolgendo diverse risorse umane tra studenti e docenti che hanno lavorato con passione e in volontariato gratuito. Abbiamo avuto a disposizione un laboratorio totalmente dedicato a noi e offerto dalla scuola per tutto l'anno scolastico. I canali e i media utilizzati sono un sito WEB e i vari social. Inoltre è sono stati prodotte e diffuse documentazioni in POWERPOINT atte a veicolare e far conoscere un progetto come questo dedicato alla ecologia e la Green Economy.

Il progetto è già stato replicato? /Has the project already been replicated? :

Per il momento possiamo affermare che si tratta di un progetto all'avanguardia che non è presente sul mercato e non è stato ancora replicato. E' una idea innovativa che stiamo continuamente implementando e collaudando con dei test robusti che possano certificare con affidabilità la funzionalità del TRASHBOT. Alla fine dei nostri test e dello sviluppo finale possiamo pensare non solo di replicare il progetto ma di farlo diventare un prodotto che potrebbe essere commercializzato per un suo uso massiccio e utilissimo . Ed è proprio questo che poi rappresenterebbe l'essenza della nostra ricerca tecnologica e della nostra idea innovativa che ad oggi ancora non c'è. I canali e i media utilizzati sono un sito WEB e i vari social. Inoltre è sono stati prodotte e diffuse documentazioni in POWERPOINT atte a veicolare e far conoscere un progetto come questo dedicato alla ecologia e la Green Economy.

Quali sono le aspettative future?/What are future expectations?:

Le aspettative sono di vedere in produzione il TRASHBOT e di trovarne tanti al lavoro nelle varie città per rendere le nostre strade e il nostro mondo più pulito e più ecologico usando anche la tecnica del riciclo della spazzatura. Un avanzamento di civiltà nel tenere le città pulite con più sicurezza nella salute, nell'ordine e nell'immagine delle nostre strade. L'implementazione di questi ROBOT produrrebbe anche un forte impatto nel settore tecnologico e dell'intelligenza artificiale creando sviluppo e lavoro per produrre AUTOMI sempre più evoluti e più raffinati con versioni 2.0 ecc... un buon passo verso lo sviluppo di lavoro per noi giovani tecnici. Inoltre è sono stati prodotte e diffuse documentazioni in POWERPOINT atte a veicolare e far conoscere un progetto come questo dedicato alla ecologia e la Green Economy.

Allegati/Attachments:

trashbot.pdf

Durata progetto/project duration:

La durata e lo sviluppo del progetto ha impegnato gli studenti e i docenti per svariati pomeriggi per circa un anno scolastico.

Risultati ottenuti/Results:

Cognome del coordinatore del progetto/project coordinator surname :

GUERCINI

Nome del coordinatore del progetto/project coordinator name :

AMERICO GUERCINI

Il Progetto ha contribuito ad affrontare la pandemia da Covid-19? / Has the project helped facing the emergency of Covid-19? :

L'impatto sulla pandemia di questo progetto TRASHBOT può essere visto nell'azione di sviluppo e utilizzo di nuove tecnologie ROBOTICHE tese ad automatizzare attività ecologiche come già descritto . L'azione dei Robot in ambito ecologico rientra negli obiettivi dell' AMBIENTE e della GREEN ECONOMY e risponde ad un minore impatto di di utilizzo di risorse umane in questo ambito. Tutto ciò riduce anche la maggiore esposizione dei lavoratori verso attività ecologiche che comportano anche il rischio di infezioni e problemi di virus aumentando così la sicurezza verso i rischi di Covid 19 e conseguente pandemia.

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