Modelos analíticos para dotar de inteligencia a la gestión de residuos

En España se generan más de 22 millones de toneladas de residuos urbanos al año según datos de la Alianza Residuo Cero, que apunta también que solo un 30% de ellos acaban siendo reciclados. Para minimizar su impacto en el entorno es fundamental un sistema adecuado de gestión, ya que contribuye al ahorro de materias primas, a la conservación de los recursos naturales y del clima.

Precisamente, la pandemia del COVID-19 ha añadido una complejidad aún mayor a la gestión de residuos, puesto que, a raíz de ella, se están generando muchos nuevos residuos para nosotros: mascarillas, guantes y otros equipos de protección que podrían estar infectados y que, en el mejor de los casos, acaban en el contenedor de la basura no orgánica. Si bien en los hospitales cuentan con unos protocolos muy claros respecto a su recogida y tratamiento, en los hogares esto no es así, con el peligro para la salud pública y para el medio ambiente que ello conlleva.

De la clasificación de residuos a los smartcontainers

La tecnología puede convertirse en la aliada perfecta para dotar de inteligencia a la gestión de residuos, al permitir automatizar procesos y optimizar los sistemas de reciclaje actuales, aún con un componente manual importante. A pesar de que el sector está evolucionando desde el punto de vista tecnológico, es fundamental seguir avanzando en la búsqueda de tecnologías o sistemas avanzados para el tratamiento y valorización de los residuos y aplicarlos a las nuevas plantas.

Un ejemplo de cómo ayuda la tecnología a la gestión de residuos es la aplicación de modelos analíticos, como el creado por Agustín Marín, Data Analyst de PeRTICA. Este modelo permite clasificar residuos con técnicas de Computer Vision y ha sido desarrollado en SAS Viya, una solución de gestión de datos, analítica e IA con una arquitectura moderna y escalable.

“El modelo utiliza técnicas de Computer Vision, que permiten al ordenador captar las características de una imagen, detectando formas y colores de forma similar al ojo humano y, a partir de ahí, clasificarlas. A medida que diferentes imágenes de residuos pasan por el modelo, éste ofrece una predicción sobre las probabilidades de que ese desecho pertenezca a alguna de las seis tipologías que tiene registradas”, explica Agustín Marín.

Se trata de un modelo muy orientado a las plantas de reciclaje en las que, a pesar de que muchas tareas están automatizadas, aún existen residuos que se clasifican de forma manual. Una de sus aplicaciones podría suponer la sustitución de los operarios por una cámara que fuera separando los residuos con un brazo robótico o un desarrollo similar. La automatización supondría una mejora en las condiciones de vida de estos empleados, ya que se trata de un trabajo bastante insalubre, al estar en contacto constante con residuos, una cuestión que cobra una relevancia especial en este momento en el que algunos de los desechos podrían estar infectados.

Existe otra posible aplicación dirigida, en este caso, a los ciudadanos. Ésta consistiría en implementar un modelo de clasificación en los contenedores tradicionales con un desarrollo tecnológico. De este modo, solo sería necesario un único contenedor, que sería capaz de separar las distintas tipologías de residuos, garantizando que esta clasificación se realiza de forma correcta y dando un tratamiento especial a los que así lo requieran, como pueden ser las mascarillas o los guantes. Esta aplicación podría ir de la mano con el concepto de smartcities y dotar de inteligencia a los sistemas de recogida, por ejemplo, alertando de aquellos contenedores que han completado su capacidad y optimizando en consecuencia las rutas de recogida.

“SAS Viya es la herramienta principal del proyecto que me ha permitido desarrollar este modelo. Ha sido posible gracias a que la nueva versión permite utilizar código tipo Python o R y ofrece una gran potencia de cómputo, algo necesario para la gestión de este tipo de modelos. Su gran capacidad computacional me ha permitido generar el modelo en unos tiempos adecuados, con gran eficiencia y sin problemas en la ejecución” añade Marín.

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