¿Para qué sirve la inteligencia artificial en el reciclaje?

Entre las nuevas tecnologías que permiten agilizar los procesos y mejorar su eficiencia en los diferentes sectores, se encuentra la Inteligencia Artificial (IA). Ha cambiado las industrias y su aplicación también ha beneficiado al reciclaje, uno de los procesos que garantizan la sostenibilidad del planeta.

¿Cuáles son algunos de los beneficios que ofrece la IA hoy en día?

• Permite a los ciudadanos saber dónde reciclar.
• Hay camiones autónomos de recogida de la basura.
• Ofrece sistemas de reconocimiento de imágenes para discriminar los residuos.
• Permite crear plantas de reciclaje.

En el ciclo del reciclaje, los materiales deben separarse en flujos individuales: el aluminio no puede mezclarse con papel y plástico cuando se vuelve a fundir para su reutilización. Esa separación acostumbra llevarse a cabo en el punto de recolección. Es habitual que las poblaciones cuenten con contenedores de distintos colores o puede producirse posteriormente en instalaciones de recuperación de materiales en las que se asegura una total separación.

Incluso aunque los flujos de materiales se hayan establecido previamente a su recogida, todas las plantas de gestión de residuos están incluyendo maquinaria con Inteligencia Artificial que les permite clasificar mejor y con mayor calidad todos los desechos.

La implantación y desarrollo de la Inteligencia Artificial en la gestión de los residuos y el reciclaje brinda una mayor eficiencia en los procesos. Esto se traduce en un ahorro económico para los distintos actores que intervienen en la cadena (empresas recolectoras, recicladoras, gobiernos locales) y en una mejora medioambiental a distintos niveles.

¿En qué contexto ayuda al reciclaje la Inteligencia Artificial?

La Asociación Nacional de Industrias del Plástico (ANIPAC) y Plastics Technology México, realizaron de manera virtual la sexta edición del Foro de Recicladores: “Industria del reciclaje, oportunidades ante el contexto regulatorio”, donde se destacó que México tiene una tasa de reciclaje anual del 30%. Esto implica unas 340,000 toneladas de residuos plásticos incorporados de nuevo a la cadena de valor. Una cifra que deja a esta industria por encima de otros países.

La Industria Mexicana de Bebidas (Anprac), a través de su planta de Petstar, recicla aproximadamente 3,181 millones de botellas al año. El objetivo es que para el 2030 puedan recolectar el equivalente a todas sus botellas e incorporar hasta el 50% de material reciclado en sus envases.

España es otro caso interesante. El último año, se reciclaron 1.351.903 toneladas de envases, según información proporcionada por Ecoembes. Es una institución que se encarga de gestionar el reciclaje de los residuos de contenedor amarillo y azul. La entidad sostiene que existen varios proyectos en los que participa junto a otras instituciones, a fin de mejorar el sistema de reciclaje en el país.

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Tecnologías que emplean Inteligencia Artificial

• Chatbots: utiliza IA para interactuar con personas y resolver dudas acerca del reciclaje. Además, es capaz de identificar a qué contenedor va cualquier residuo preguntándole con un asistente de voz o con una fotografía.
• ContenedorGo: es una herramienta de geolocalización de contenedores de residuos que utiliza cámaras de visión integradas en los camiones. Éstos incorporan un sistema de IA denominado ‘machine learning’, a través del cual las máquinas trabajan y ‘aprenden’ de forma automática. ContenedorGo también ofrece un mejor servicio al usuario y aumenta la recogida selectiva de envases. Este sistema de reconocimiento automático de imágenes fue desarrollado por la Cátedra de Visión Artificial de la Universidad Rey Juan Carlos.
• SmartWaste: se trata de una plataforma que, basada en el manejo de la información y el análisis de datos, busca optimizar la gestión local de los residuos y mejorar la calidad de vida de los ciudadanos. En marcha ya en distintas comunidades autónomas, se basa en el uso de sensores en vehículos, contenedores y plantas, y en el empleo de inteligencia artificial para la identificación de residuos mediante el reconocimiento de imágenes.
• Max-AI: a través de la tecnología de Deep Learning, la tecnología Max-AI emplea redes neuronales multicapa, junto con un sistema de visión por computador, para ver e identificar objetos de manera similar a como lo haría una persona. El equipo que utiliza este tecnología se llama ‘Autonomous QC’. El sistema es capaz de tomar decisiones de clasificación múltiples de forma autónoma, por ejemplo, recuperando separadamente bandejas termoformadas, aluminio y plásticos mezclados mientras se elimina el residuo de una corriente de botellas de PET. Todo esto se hace a rendimientos que exceden las capacidades humanas. La primera unidad comercial Max-AI Autonomous QC está operativa en Sun Valley, California.

Deep learning para el reciclaje

Como conclusión, y de acuerdo con Daniel Bender, director técnico de Deep Learning de TOMRA Sorting, en los meses y años venideros, el deep learning, uno de los componentes más importantes de la IA, tomará fuerza en la industria del reciclaje. "El deep learning es una solución prometedora. Las empresas de reciclaje más vanguardistas que integran la inteligencia artificial en la clasificación de material se encuentran en clara ventaja sobre las que no lo hacen".

FUENTES:

https://www.residuosprofesional.com

https://www.interempresas.net

https://www.ambienteplastico.com