“La circolarità è fondamentale perché ci aiuta a cambiare culturalmente l’approccio e a creare valore. Non è però un percorso perfetto: dobbiamo essere coscienti che affronterà problemi, rimbalzi e sfide. Ma tutto ciò che è multidisciplinare sta diventando centrale, e qui possiamo davvero fare la differenza. Né gli Stati Uniti, né la Cina, né l’India possono avere un approccio multidisciplinare come il nostro”. Con queste parole, che evidenziano potenzialità e sfide dell’economia circolare nel futuro prossimo, Ugo Ghilardi, presidente di IRIS LAB, ha concluso il suo intervento all’evento internazionale “Intelligenza Circolare” promosso da ISIA Roma e dal magazine EconomiaCircolare.com.
Questo approccio, è già in effetti il core business delle attività del consorzio IRIS LAB: un consorzio privato – riconosciuto dal MIUR – nel campo della ricerca e sviluppo nato nel 2022. “Il nostro approccio è multidisciplinare: biotecnologie, meccatronica, meccanica, elettrotecnica dialogano tra loro con un obiettivo comune: creare valore. Non solo valore economico, ma anche ambientale, sociale e occupazionale in vista delle urgenti domande che impone il mercato”, ha spiegato Ghilardi. Il Consorzio, infatti, mette insieme il know how di aziende di elevato profilo nel mercato italiano e internazionale (Bonfiglioli, Consorzio Iris, Faist Electronics, GFM, Itema, Lafert, partner STMicroelectronics) e coinvolge università ed enti di ricerca.
In sostanza, IRIS LAB supporta le imprese nello sviluppo di soluzioni eco-innovative anche sul piano ingegneristico. La sua missione è accompagnarle verso una manifattura intelligente 5.0, dove digitalizzazione e sostenibilità procedono insieme. Ciò significa favorire l’internalizzazione di fasi produttive strategiche e progettare convertitori elettronici di nuova generazione per motori elettrici e sistemi di controllo, con particolare attenzione all’integrazione avanzata degli azionamenti elettrici. L’obiettivo è diventare un riferimento internazionale nel settore, restando fedeli a tre principi chiave: efficienza, flessibilità e competitività.
IRIS LAB: ecodesign e intelligenza artificiale come leve competitive
In un contesto caratterizzato da una rapida evoluzione tecnologica e da un quadro normativo in costante aggiornamento, ottenere un vantaggio competitivo, infatti, è fortemente legato alla messa in pratica di soluzioni innovative capaci di armonizzare prestazioni operative, costi e standard di sicurezza. Temi centrali di cui si è discusso per l’intera giornata durante la conferenza “Intelligenza Circolare”, di cui IRIS LAB era partner. L’evento, infatti, è stato progettato per approfondire due leve chiave della transizione circolare: l’ecodesign, alla luce degli sviluppi normativi europei e delle relative implicazioni per le filiere e le aziende e il potenziale dell’intelligenza artificiale per migliorare la progettazione, la gestione dei dati e l’impatto sociale e ambientale dei modelli circolari.
“L’intelligenza artificiale è uno strumento che aiuta, ma deve essere utilizzata in maniera adeguata. È ovunque, su qualsiasi strumento, e questo è un vantaggio perché rende efficiente il lavoro, ma dobbiamo chiederci quanto costa davvero il suo utilizzo: in termini di energia, di risorse e di impatto ambientale”, ha fatto notare Giuseppe Tomasso, presidente del comitato tecnico scientifico e del comitato ricerca e innovazione di IRIS LAB e professore di convertitori, macchine e razionamenti elettrici all’Università di Cassino, intervento alla tavola rotonda dedicata all’AI.
Nel suo intervento Tomasso ha evidenziato i costi in termini ambientali ed energetici dell’intelligenza artificiale. “Usare l’AI per una decina di richieste banali equivale al consumo di una lampadina a LED accesa per 5-6 ore, mentre chiedere un’elaborazione complessa, come la generazione di un documento o di un’immagine in 4K, può arrivare a consumare l’energia di un elettrodomestico acceso per un’intera giornata”. Per questo, ha aggiunto, “stiamo cercando di sviluppare tecnologie per far consumare all’AI meno energia”.
Tomasso ha concluso l’intervento sottolineando, però, come l’intelligenza artificiale in sede di progettazione possa essere uno strumento che riduce gli impatti, perché permette di ottimizzare le risorse e i processi. “Nel settore delle batterie, ad esempio, l’idea è usare l’AI per ottimizzare le batterie: significa gestirle meglio nella prima vita, in termini termici e di sicurezza, e predisporle già per una seconda vita, perché una batteria che non è più adatta alla trazione può durare ancora anni in un impianto fotovoltaico. Così ne riduciamo davvero l’impatto ambientale”, ha spiegato.
SiC IRIS LAB Modules: modularità, controllo e sostenibilità integrata
Oltre agli approfondimenti teorici, nel corso di intelligenza circolare sono presentate soluzioni innovative nell’ambito dell’elettronica industriale e dell’ottimizzazione dei processi produttivi, essenziali per competere con successo nei nuovi contesti del mercato globale. L’intelligenza artificiale, ad esempio, è al centro di uno dei progetti di IRIS LAB sullo sviluppo di moduli SiC, componenti elettronici che gestiscono corrente e tensione in modo più efficiente. Nei sistemi meccatronici di media e alta potenza, infatti, la priorità è combinare prestazioni, durata e gestione sostenibile.
I moduli SiC IRIS LAB rispondono a questa esigenza grazie a un’architettura configurabile – meccanica, elettrica e software – e a un’intelligenza artificiale integrata che monitora in tempo reale correnti, tensioni e profili termici. L’AI adatta i controlli alle condizioni operative reali, coordina soglie e protezioni e ottimizza le prestazioni riducendo perdite e usura. La diagnostica avanzata consente la manutenzione predittiva, mentre la gestione termica intelligente riduce materiali ausiliari e ingombri senza sacrificare l’affidabilità.
La modularità, insieme a interfacce standard e firmware aggiornabile, semplifica integrazione, aggiornamenti e riconfigurazioni senza riprogettazione. La circolarità è integrata fin dall’inizio: smontaggio semplificato, materiali e sottoassiemi identificabili, piena tracciabilità dei dati d’uso. A fine vita, modelli di classificazione aiutano a individuare i componenti riutilizzabili e a destinare gli altri a flussi di recupero appropriati. In questo modo, i moduli SiC riducono il consumo di risorse e i rifiuti elettronici, sostenendo al contempo le prestazioni e la continuità operativa delle linee di produzione.
GaN Power Stack IRIS LAB: potenza miniaturizzata per la fabbrica intelligente
Sempre in termini di efficienza che diventa anche valore ambientale sono da citare i GaN Power Stack, moduli di conversione di potenza di nuova generazione pensati per servodrive, attuatori e sistemi di movimento lineare. IRIS LAB li ha sviluppati pensando alla smart factory del futuro, dove ogni componente deve essere più compatto, efficiente e integrato. Gli stack GaN, infatti, offrono stadi di conversione estremamente miniaturizzati – grandi quanto una moneta da due euro – capaci di garantire elevate frequenze operative e rendimenti tali da ridurre o eliminare del tutto i dissipatori di calore.
L’integrazione degli stadi di conversione consente di ridurre i componenti esterni, semplificare il cablaggio e velocizzare l’installazione. Anche in questo caso un sistema di intelligenza artificiale integrata gestisce l’avvio, il controllo e la regolazione termica in base al profilo di carico, stabilizzando il comportamento ad alta frequenza e abilitando la diagnostica predittiva per una manutenzione mirata e tempestiva.
Il progetto si fonda su un principio cardine: integrare la circolarità nel dna del prodotto. Sottoassiemi separabili, materiali identificabili e tracciabilità dei dati di utilizzo permettono di facilitare riparazioni, aggiornamenti e recupero. Alla fine del ciclo di vita, algoritmi dedicati classificano i componenti riutilizzabili e indirizzano i restanti verso flussi di riciclo efficienti. Il risultato è una piattaforma GaN su misura per servodrive e sistemi di attuazione distribuita, capace di unire miniaturizzazione, efficienza e sostenibilità lungo l’intera catena del valore.
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