Este art?culo presenta el an?lisis del impacto ambiental de una planta de gesti?n de residuos s?lidos urbanos en Italia, que opera con dos unidades de generaci?n de energ?a: un sistema de cogeneraci?n y un motor de combusti?n interna, alimentados por biog?s obtenido de digesti?n anaer?bica y vertederos sanitarios. Utilizando la metodolog?a de An?lisis de Ciclo de Vida en Simapro 9.1.1.7, se eval?an escenarios adicionales con energ?as renovables y econom?a circular. Los autores consideran la instalaci?n de paneles fotovoltaicos sobre los digestores anaer?bicos y la gasificaci?n de residuos pl?sticos y de papel para producir energ?a adicional. Los resultados destacan el ahorro energ?tico y de combustible de las dos unidades, la reducci?n del impacto ambiental mediante el compostaje de residuos org?nicos y el potencial de generar 2 MW mediante gasificaci?n.

Este estudio aplica t?cnicas avanzadas de aprendizaje autom?tico para predecir el rendimiento de biomasa del ma?z, optimizando la producci?n agr?cola y fomentando la sostenibilidad energ?tica. Se han empleado modelos como Gradient Boosting Machines, Random Forests, Support Vector Machines y Redes Neuronales Artificiales, integrando datos ambientales, de suelo y manejo de cultivos en regiones clave de EE.UU. El enfoque combina ingenier?a de caracter?sticas con la creaci?n de un ?ndice de Fertilidad del Suelo y Grados D?a de Crecimiento para abordar relaciones no lineales en la predicci?n de biomasa. A trav?s del an?lisis de sensibilidad y valores SHAP, se identifican SFI, GDDs y la lluvia acumulada como los factores m?s influyentes. El modelo h?brido propuesto mejora la precisi?n predictiva (RMSE de 0.80 t/ha y R? de 0.89), destacando su utilidad en la agricultura de precisi?n. Los autores sugieren incentivos y apoyo institucional para fortalecer la gobernanza ambiental rural y la adopci?n de pr?cticas sostenibles.