La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están transformando fundamentalmente la forma en que operan las industrias, especialmente en lo que respecta a la automatización y el procesamiento de big data. Cuando se aplican al sector de la gestión de residuos, estas soluciones pueden optimizar toda la cadena de valor, optimizando todo, desde la recolección de basura hasta el reciclaje inteligente.
Cómo la IA puede transformar la gestión de residuos
Desde 1990, los estadounidenses han generado más de 200 millones de toneladas de residuos sólidos municipales al año. Es evidente en la cantidad de vertederos desbordados y ciudades con basura amontonada en sus calles. El impacto medioambiental ha sido cada vez peor.
Las emisiones de gases de efecto invernadero están aumentando, al igual que las tasas de contaminación del aire y del agua. La IA puede abordar estos problemas de varias maneras.
Recolección de basura optimizada con sensores inteligentes
La recogida de basura es el primer paso en la cadena de gestión de residuos.
"Los sensores IoT impulsados por IA instalados en los contenedores de basura rastrean y proporcionan actualizaciones en tiempo real sobre el nivel de llenado, la temperatura interior y otros datos relevantes".
Estos contenedores inteligentes monitorean la cantidad de basura para determinar cuándo es necesaria una recolección. Una vez que la basura alcanza un nivel predefinido, se envía una alerta a los camiones de gestión de residuos para su recogida. Este método ayuda a prevenir la sobrecarga y la eliminación inadecuada de desechos en los vertederos designados.
Planificación eficaz de rutas para camiones de residuos
El uso de contenedores de basura inteligentes significa que los camiones salen solo cuando es necesario, lo que resulta en menos vehículos en la carretera. El aprendizaje automático mejora la cadena al analizar datos sobre patrones de eliminación de desechos, condiciones del tráfico en tiempo real y otras consideraciones clave para optimizar las rutas de recogida y devolución.
Esto permite una gestión de flotas más eficiente y ahorra costes en todos los ámbitos. La investigación muestra que la implementación de IA en la logística de residuos puede generar más de Reducción del 36% en la distancia recorrida y hasta un 28.22% de tiempo ahorrado en la carretera. Menos camiones también significan menores emisiones de carbono relacionadas con la gestión de residuos.
Clasificación automatizada en instalaciones de recuperación de materiales
La basura recogida por los camiones de basura suele detenerse en la instalación de clasificación para separar los elementos reciclables. Las técnicas de clasificación tradicionales se basan en la selección manual del vertedero, lo que requiere mucho tiempo y está sujeto a la disponibilidad del personal. La escasez de trabajadores ha afectado duramente a la industria de los residuos, con informes de que algunas instalaciones solo tienen el 20% de los puestos vacantes cubiertos.
Las soluciones impulsadas por IA, como el reconocimiento avanzado de imágenes y el aprendizaje automático, pueden automatizar el proceso, aumentando la velocidad y precisión de la clasificación de residuos. El sistema escanea la basura que se mueve a lo largo de la cinta transportadora y selecciona artículos basándose en algoritmos previamente entrenados.
"La automatización de la IA también puede abordar las ineficiencias en los sistemas de recuperación, aumentando la cantidad de reciclados recuperados y reduciendo el volumen de residuos que van a los vertederos".
Por ejemplo, la EPA estima que los desechos de aluminio representan 2% de todo el volumen del vertedero anual. Mientras tanto, los fabricantes pagan más de 800 millones de dólares cada año por el material reciclado. Entrenar a la IA para que se dirija específicamente a la chatarra de aluminio puede eliminar el desperdicio y generar ingresos.
Gestión de residuos médicos y de riesgo biológico
Existen pautas especiales para la eliminación de desechos peligrosos. La IA puede desempeñar un papel fundamental para garantizar el almacenamiento, transporte y eliminación seguros de estos materiales tóxicos.
Por ejemplo, el software de reconocimiento puede identificar y clasificar diferentes tipos de desechos con riesgo biológico, garantizando que lleguen a sus destinos finales designados. Los sensores de IoT también podrían monitorear materiales peligrosos, asegurándose de que no corran riesgo de derrames. Esto reduce el riesgo para los trabajadores que de otro modo estarían expuestos.
Ejemplos de soluciones de gestión de residuos de IA
En todo el mundo, gobiernos y organizaciones están implementando tecnologías de automatización para optimizar la forma en que recolectan y procesan la basura.
"La automatización de la IA también puede abordar las ineficiencias en los sistemas de recuperación, aumentando la cantidad de reciclados recuperados y reduciendo el volumen de residuos que van a los vertederos".
Los trabajadores toman fotografías de la pila y la aplicación las clasifica meticulosamente. La herramienta también reconoce problemas de seguridad, como un empleado sin guantes de trabajo, y les alerta.
En 2022, China aprovechó la inteligencia artificial de Alibaba Cloud para hacer más eficiente la incineración de residuos. La IA monitoreó las incineraciones, regulando automáticamente las temperaturas y optimizando el uso de energía. En el Reino Unido, Greyparrot está utilizando IA para analizar las instalaciones de procesamiento y reciclaje de residuos. Utiliza cámaras de alta precisión y algoritmos de reconocimiento avanzados para examinar la basura que se mueve en la cinta transportadora en tiempo real.
A medida que el aprendizaje automático y la automatización se generalicen, habrá aplicaciones aún más innovadoras en la industria de los residuos.
Uso de IA en la gestión de residuos
La integración de la IA en la gestión de residuos es inmensamente prometedora para hacer frente a la creciente crisis mundial. Al optimizar la recolección de basura, planificar rutas y automatizar la recuperación de materiales, los sistemas habilitados por IA pueden hacer que la industria sea más segura y ambientalmente sostenible.
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- Fuente: https://www.aiiottalk.com/doing-dirty-work-using-ai-in-waste-management/
