Sensori nei cassonetti, GPS sui mezzi, conferimenti, segnalazioni dei cittadini e Intelligenza Artificiale. AMIA Verona e Università di Verona avviano Diamante, progetto biennale da 78.060 euro per trasformare i dati prodotti dal nuovo sistema di raccolta in decisioni operative. L’obiettivo è ottimizzare i percorsi, utilizzare meglio mezzi e personale, ridurre consumi ed emissioni e aumentare la raccolta differenziata. Il test arriva mentre Verona è passata dal 53% di differenziata nel 2023 a oltre il 60% nel 2025.
L’Intelligenza Artificiale entra nella gestione dei rifiuti di Verona. Ma questa volta non per riconoscere immagini o rispondere ai cittadini attraverso un chatbot.
Dovrà decidere, o più precisamente aiutare gli operatori a decidere, come organizzare meglio la raccolta.
L’Università di Verona e AMIA Verona svilupperanno nei prossimi due anni Diamante – Dati e intelligenza artificiale a supporto di una comunicazione trasparente e di processi innovativi e sostenibili per l’ambiente, progetto finanziato con 78.060 euro attraverso il Bando Ricerca & Sviluppo 2026 di Fondazione Cariverona, in partnership con Fondazione Caritro.
Il progetto coinvolgerà i dipartimenti di Informatica e Management dell’Università di Verona e prevede anche l’inserimento di un giovane ricercatore o ricercatrice under 35 con dottorato.
La cifra è relativamente contenuta. La quantità di dati sulla quale lavorerà il sistema, invece, sta diventando significativa.
Cassonetti, sensori e GPS: Verona inizia a produrre dati sulla raccolta
La trasformazione del servizio rifiuti cittadino sta infatti creando un’infrastruttura informativa che fino a pochi anni fa non esisteva.
AMIA può oggi raccogliere informazioni provenienti da contenitori ad accesso controllato, sensori di riempimento, conferimenti, GPS installati praticamente su tutti i mezzi, segnalazioni all’URP e nuova app AMIA Verona.
Presi singolarmente sono dati operativi. Integrati possono invece permettere di rispondere a domande molto concrete.
Quali cassonetti si riempiono prima? In quali quartieri? In quali giorni? Quali percorsi generano chilometri inutili? Dove aumentano le segnalazioni? Quali mezzi possono essere utilizzati meglio? Quali aree richiedono più passaggi?
L’obiettivo di Diamante è proprio trasformare dati eterogenei e georeferenziati in informazioni utilizzabili per prendere decisioni.
Arrivano gli agenti AI
Il progetto prevede lo sviluppo di agenti di Intelligenza Artificiale capaci di analizzare le informazioni relative ai conferimenti, ai percorsi dei mezzi e alle segnalazioni degli utenti.
L’AI non sostituirà quindi l’organizzazione del servizio.
Dovrebbe diventare un sistema di supporto in grado di individuare correlazioni e anomalie difficili da osservare manualmente all’interno di grandi quantità di dati.
Gli obiettivi dichiarati comprendono:
- ottimizzazione dei percorsi di raccolta;
- migliore utilizzo delle risorse umane;
- riduzione dei consumi energetici;
- riduzione delle emissioni dei mezzi;
- miglioramento delle performance ambientali;
- aumento della raccolta differenziata;
- maggiore trasparenza verso ente di controllo e cittadini.
La parte interessante sarà verificare quanto questi risultati saranno effettivamente misurabili.
Verona è passata dal 53% a oltre il 60% di differenziata
Il progetto arriva infatti nel mezzo di una trasformazione molto più ampia.
Nel 2023 la raccolta differenziata a Verona era intorno al 53%. Nel 2024 è salita al 57,4% e nel 2025 ha superato il 60%.
In due anni l’incremento è stato quindi di circa sette punti percentuali.
La crescita è collegata all’introduzione progressiva del nuovo sistema basato su porta a porta e cassonetti ad accesso controllato nelle diverse circoscrizioni.
Il miglioramento è significativo. Ma permette anche di vedere quanto spazio rimanga ancora.
Il Veneto è già al 78,2%
Nel 2024 la raccolta differenziata media regionale ha raggiunto il 78,2%. Il 76% dei rifiuti urbani veneti viene avviato a recupero di materia e soltanto il 5% direttamente in discarica.
Dei 560 Comuni analizzati da ARPAV, 549 avevano già superato il 65% di raccolta differenziata e 261 avevano raggiunto o superato l’84%, cioè l’obiettivo previsto dal Piano regionale per il 2030.
Verona quindi sta recuperando terreno, ma continua a partire da una posizione inferiore rispetto alla media regionale.
È proprio in questo contesto che un utilizzo efficace dei dati potrebbe avere un impatto rilevante.
Perché superata una prima fase di riorganizzazione del servizio, aumentare ulteriormente le performance richiede sempre più spesso ottimizzazione fine dei processi.
Il servizio rifiuti di Verona vale quasi 60 milioni l’anno
La dimensione economica del sistema rende il progetto interessante anche fuori dal tema ambientale.
Il Piano Economico Finanziario TARI 2026 del Comune di Verona quantifica il costo complessivo del servizio rifiuti in 59,68 milioni di euro, 1,71 milioni in più rispetto all’anno precedente.
AMIA ha chiuso il 2025 con un valore della produzione vicino a 67,7 milioni di euro e investimenti per 5,27 milioni, che sommati a quelli del 2024 portano gli investimenti del biennio sopra quota 12 milioni.
Buona parte delle risorse è stata destinata proprio a nuovi mezzi e attrezzature necessari per la trasformazione della raccolta.
I costi di smaltimento nel 2025 sono stati pari a circa 13,86 milioni di euro e l’aumento rispetto all’anno precedente è rimasto contenuto nonostante circa 800mila euro di maggiori oneri dovuti alla nuova tariffazione regionale, anche grazie alla riduzione del rifiuto indifferenziato.
Sono questi numeri a dare una dimensione economica all’AI.
78mila euro contro un servizio da quasi 60 milioni
Il rapporto tra costo del progetto e dimensione del servizio è particolarmente interessante.
Diamante riceve un finanziamento di 78.060 euro. Il servizio rifiuti cittadino vale circa 59,7 milioni l’anno.
Significa che il finanziamento del progetto equivale a circa lo 0,13% del costo annuale del servizio.
Naturalmente il confronto non dimostra che l’investimento produrrà un ritorno.
Ma indica quanto relativamente bassa sia la soglia necessaria perché l’esperimento diventi economicamente interessante.
Se strumenti di analisi e AI riuscissero a produrre anche una piccola riduzione strutturale di chilometri percorsi, carburante, utilizzo non ottimale dei mezzi o ore operative, il risparmio potenziale potrebbe superare rapidamente il valore iniziale del progetto.
Il punto, però, dovrà essere dimostrato con numeri reali.
Il KPI non può essere “abbiamo usato l’AI”
È probabilmente questa la questione centrale. Molti progetti pubblici rischiano di utilizzare l’Intelligenza Artificiale come etichetta di innovazione. Diamante avrà senso soltanto se produrrà miglioramenti misurabili.
I KPI potrebbero essere molto concreti:
- chilometri percorsi per tonnellata raccolta;
- consumo di carburante;
- ore di utilizzo dei mezzi;
- percentuale di viaggi a basso carico;
- numero di cassonetti svuotati troppo presto o troppo tardi;
- tempi medi di risposta alle segnalazioni;
- costo della raccolta per abitante;
- emissioni associate al servizio;
- percentuale di raccolta differenziata.
Solo confrontando questi indicatori prima e dopo l’introduzione del sistema sarà possibile capire se l’AI ha realmente migliorato il servizio.
Dati sì, ma non delle singole utenze
Il progetto precisa inoltre che le informazioni utilizzate non riguarderanno dati personali delle singole utenze o dei singoli conferimenti, ma saranno dati collegati all’operatività del servizio.
È una distinzione rilevante.
I nuovi contenitori ad accesso controllato generano inevitabilmente una quantità maggiore di informazioni rispetto ai tradizionali cassonetti aperti.
Più aumenta la granularità del dato, più diventa necessario separare ciò che serve per ottimizzare il servizio da ciò che può identificare il comportamento individuale.
Nel waste management intelligente, quindi, governance dei dati e performance operativa dovranno crescere insieme.
Dal calendario fisso alla raccolta predittiva
La prospettiva più interessante è quella che può arrivare dopo la sperimentazione.
Il modello tradizionale di raccolta funziona soprattutto attraverso programmi prestabiliti: un mezzo percorre determinate strade in determinati giorni.
Con sensori, GPS e dati storici diventa teoricamente possibile costruire un modello più dinamico.
Se il sistema sa che alcuni contenitori sono quasi vuoti e altri vicini alla saturazione, può contribuire a modificare priorità e percorsi.
La raccolta può quindi passare progressivamente da una logica calendarizzata a una logica predittiva.
È lo stesso principio che l’analisi dei dati sta introducendo in logistica, manutenzione industriale e gestione energetica.
Il camion non passa necessariamente perché “oggi è martedì”.
Passa perché i dati indicano che è il momento economicamente e operativamente migliore per farlo.
Il vero test sarà alla fine dei due anni
Diamante durerà due anni. Alla fine, quindi, sarà relativamente semplice stabilire se l’esperimento avrà funzionato. Non servirà chiedere quanto sofisticati siano stati gli algoritmi.
Basterà guardare i risultati.
Meno chilometri? Meno carburante? Meno emissioni? Meno costi? Meno cassonetti pieni? Più differenziata? Migliore risposta alle segnalazioni?
Se questi indicatori miglioreranno, Verona avrà costruito un modello potenzialmente replicabile anche da altri gestori pubblici.
Se invece non cambieranno in maniera significativa, avremo avuto un progetto di ricerca interessante ma non ancora una soluzione industrializzabile.
Perché l’AI applicata ai servizi pubblici diventa davvero innovazione quando smette di essere visibile.
Quando il cittadino non si accorge dell’algoritmo.
Si accorge soltanto che il camion passa quando serve, la strada è più pulita e il servizio costa meno.
