About ReLearn
- Founders: Riccardo Leonardi, Giovanni Lucifora, Fabrizio Custorella, Federico Fedi, Simone Cavariani.
- Founded in: 2021
- Employees: 8
- Money raised: €250.000
- Ultimate goal: Helping people have a waste-free lifestyle.
De allereerste afvalverordening in de geschiedenis kwam van de toenmalige koning van de Twee Siciliën, Ferdinand II van Bourbon. In 1832 vaardigde hij een decreet uit om het afvalbeheer te regelen, waarbij hij de burgers aanspoorde afval te scheiden en zware boetes oplegde aan degenen die dit overtreden. Honderd eenennegentig jaar later is afvalbeheer nog steeds een probleem dat we moeten aanpakken.
Geïnspireerd door koning Ferdinand ontwierp ReLearn NANDO, een AI-sensor die onderscheid maakt tussen afvalstromen. Hij kan op gewone vuilnisbakken worden geïnstalleerd en geeft informatie over recyclingpercentages en afvalhoeveelheden. Aangezien NANDO zich vooral richt op bedrijven, betrekt het mensen bij het scheiden van afval en stimuleert het tegelijkertijd de bewustwording van productmaterialen en de beste recyclingpraktijken. Fabrizio Custorella is een van de medeoprichters en sprak met Innovation Origins voor deze aflevering van de serie Start-up of the Day.
Wat was de aanleiding om het bedrijf op te richten?
“De andere oprichters en ik komen uit Zuid-Italië, maar we hebben allemaal in Turijn gestudeerd. Door door het land te reizen voor studie en daarna voor werk, werden we ons ervan bewust dat afval een probleem was.
We merkten dat het ophalen van afval niet werkte en dat mensen niet wisten hoe ze hun afval goed moesten weggooien. Educatie ontbrak, wat leidde tot fouten bij het sorteren van afval en gevolgen had voor het recyclingpercentage. Daarom was onze dringende behoefte een oplossing te vinden om mensen te helpen hun afval correct te sorteren en hun voetafdruk te meten. “
Welke oplossing heb je bedacht?
“Aanvankelijk ontwikkelden we een bak die zelf afval sorteerde. We realiseerden ons echter dat het educatieve probleem daarmee niet werd aangepakt. De bak sorteerde afval voor mensen, maar het hielp ze niet om te leren hoe ze afval moesten scheiden. Als je een product ontwikkelt dat iets voor de gebruiker doet, zal men het probleem nooit begrijpen. Wij wilden mensen bewust maken van de verschillende soorten materialen en hoe elk daarvan het milieu beïnvloedt. Men kan dan beslissen wat men koopt en welke materialen men gebruikt. Bovendien bracht de verkoop van slimme bakken hoge bedrijfskosten met zich mee.
Daarom bedachten we om bestaande afvalbakken om te vormen tot slimme bakken, die gebruikers helpen om afval te sorteren in plaats van een robot die deze taak voor hen zou doen. Zo werd onze afvalsensor geboren.”
Hier komt NANDO dan. Hoe werkt het?
“We beginnen met het ontwerpen van NANDO afhankelijk van de afvalbakken van onze klanten. Nu we meer ervaring hebben, werken we aan een standaardversie van onze afvalsensor. NANDO maakt foto’s van de afvalbak en kan via AI herkennen wat er dagelijks wordt weggegooid. Daarbij detecteert hij de meest voorkomende fouten bij het sorteren van afval en toont deze – naast recyclingpercentages – op een tablet die boven de containers is geïnstalleerd.
Daarnaast kunnen we werknemers betrekken bij circulaire uitdagingen, waardoor verschillende verdiepingen of gebouwen van hetzelfde bedrijf het tegen elkaar opnemen om afval te verminderen. Bedrijven ontvangen alle gegevens over de afvalproductie en volgen zo hun prestaties op weg naar de nulafvaldoelstellingen.”
Welke functies gaan jullie implementeren?
“We implementeren extra functies op onze afvalsensor, en real-time feedback is er een van. In plaats van de fout simpelweg te categoriseren in de database, zal de bak de gebruiker onmiddellijk informeren. Daarnaast ontwikkelen we een functie waarmee afval kan worden gescand voordat het wordt weggegooid, zodat de gebruiker weet waar hij het moet gooien.
Daarnaast werken we ook in de industriële afvalsector. In dat opzicht kunnen we containervervuiling en volumestanden detecteren om het leegmaak proces te stroomlijnen.”