PALERMO – La gestione delle acque reflue urbane rappresenta da sempre una delle sfide più delicate per le città italiane, un nodo cruciale, in cui la salvaguardia ambientale e la tutela della salute pubblica si intrecciano con infrastrutture spesso datate e tecnologie non sempre adeguate. Impianti spesso datati, infrastrutture sotto pressione e limiti tecnologici, frenano la possibilità di garantire standard elevati di depurazione allineati alle normative comunitarie, mettendo in luce la necessità di soluzioni innovative e sostenibili.
Il progetto di ricerca
In questa cornice si inserisce il lavoro guidato da Bartolomeo Cosenza, ricercatore dell’università di Pisa, che insieme a un gruppo di studiosi ed esperti delle università di Cagliari ed Enna e con la collaborazione operativa dell’azienda municipalizzata acquedotto di Palermo (Amap Palermo), ha sviluppato un sistema intelligente di supporto alle decisioni capace di integrare l’esperienza umana con le potenzialità dell’intelligenza artificiale, per la gestione degli impianti di depurazione. La ricerca, pubblicata sulla rivista Information Sciences (2025), propone un approccio ibrido che coniuga logica fuzzy, capace di emulare il ragionamento esperto nella gestione dell’incertezza con reti neurali profonde, strumenti in grado di apprendere e migliorare costantemente grazie ai dati operativi raccolti in campo.
La sperimentazione a Palermo
L’impianto scelto come banco di prova è stato quello di “Acqua dei Corsari”, a Palermo. Qui, grazie all’interazione tra algoritmi e dati operativi, il sistema ha dimostrato la capacità di suggerire strategie gestionali basate sia su teorie consolidate sia sull’adattamento alle condizioni contingenti. Un approccio che ha permesso di migliorare sensibilmente l’efficienza del processo depurativo, riducendo gli sprechi energetici e garantendo un maggiore rispetto delle normative ambientali. “Non si tratta di sostituire l’esperienza degli operatori, ma di dotarli di uno strumento capace di affiancarli nelle scelte quotidiane — spiegano i ricercatori — offrendo soluzioni in tempo reale anche in contesti segnati da limiti strutturali”.
Una rete di competenze
Il progetto si è potuto realizzare grazie al contributo multidisciplinare di studiosi e tecnici, tra cui Alessandro Concas, Antonio Picone, Antonio Messineo, Vincenzo De Blasi, Benedetto Scalici e Maurizio Volpe, che hanno apportato le rispettive competenze in ingegneria e gestione impiantistica, garantendo un ponte concreto tra la dimensione teorica e quella applicativa. Un ruolo centrale è stato svolto anche da Stefania Orlando, manager del servizio Afge Palermo e Giovanni Sciortino, amministratore unico di Amap Palermo, che hanno consentito l’accesso alle infrastrutture e sostenuto la sperimentazione sul campo.
Un lavoro corale
Il progetto si è sviluppato grazie al contributo multidisciplinare di ricercatori ed esperti tra cui Alessandro Concas, Antonio Picone, Antonio Messineo, Vincenzo De Blasi, Benedetto Scalici e Maurizio Volpe, che hanno portato competenze specifiche in ingegneria e gestione impiantistica. Fondamentale il sostegno di Stefania Orlando, manager del servizio Afge Palermo e di Giovanni Sciortino, amministratore unico di Amap, il cui supporto ha garantito l’accesso alle infrastrutture e sostenuto le attività sperimentali.
Prospettive future
I risultati ottenuti aprono prospettive particolarmente rilevanti, il modello infatti, può essere replicato in altri impianti, non solo in Italia ma anche a livello internazionale. In particolare, l’applicazione di sistemi intelligenti in contesti caratterizzati da infrastrutture obsolete potrebbe rivelarsi decisiva per colmare lacune storiche e garantire una maggiore sostenibilità ambientale.
La sfida della depurazione, dunque, non può più essere affidata soltanto a interventi di ammodernamento strutturale, spesso costosi e complessi. L’integrazione di soluzioni tecnologiche avanzate, come dimostra l’esperienza palermitana, offre una strada percorribile e concreta, capace di valorizzare tanto la conoscenza umana quanto l’innovazione digitale.
