Medio Ambiente

La digitalización de la gestión de residuos ha evolucionado rápidamente durante los últimos años. Si en una primera fase el foco se situó en optimizar rutas, identificar contenedores o disponer de datos precisos sobre las recogidas realizadas, ahora la inteligencia artificial empieza a aportar una nueva capa de información que permite comprender mejor qué está ocurriendo realmente sobre el terreno.

En este escenario, soluciones como MAWIS.AI VIEW permiten aprovechar cada servicio de recogida para obtener información adicional sobre los residuos que se están generando. Gracias a la combinación de cámaras embarcadas, algoritmos de inteligencia artificial y una plataforma de gestión en la nube, los residuos pueden analizarse durante el proceso de vaciado del contenedor, generando datos sobre su composición y calidad sin necesidad de realizar inspecciones específicas.

Conocer mejor lo que se recoge

Uno de los principales retos de los sistemas de recogida selectiva es disponer de información fiable sobre la calidad de los residuos captados. La información disponible suele proceder de campañas de caracterización o controles puntuales, que ofrecen una fotografía concreta, pero difícilmente una visión continua de lo que ocurre en cada zona.

La inteligencia artificial permite dar un paso más. Al analizar cada vaciado de forma automática, es posible detectar impropios, identificar tendencias y asociar la información a una ruta, una zona o incluso un contenedor concreto cuando el sistema se integra con tecnologías de identificación. Además, los nuevos modelos no solo identifican los distintos materiales presentes, sino que también son capaces de estimar el espacio que ocupa cada uno de ellos, ofreciendo una imagen más fiel de la composición real de los residuos recogidos. Esto facilita el desarrollo de campañas de sensibilización más precisas y permite medir su impacto de forma objetiva a lo largo del tiempo.

La inteligencia artificial permite detectar impropios, identificar tendencias y asociar la información a una ruta, una zona o incluso un contenedor concreto

Más seguridad

La presencia creciente de baterías de litio en los residuos domésticos y comerciales se ha convertido en una preocupación debido al riesgo de incendio que representan.

La capacidad de detectar elementos potencialmente peligrosos durante la recogida supone una importante ventaja. Sistemas de visión artificial entrenados para reconocer baterías, extintores, bombonas u otros objetos de riesgo pueden generar alertas en tiempo real, permitiendo actuar antes de que estos materiales lleguen a compactadores, plantas de transferencia o de tratamiento.

Además de reducir riesgos operativos, la información obtenida permite localizar zonas donde estas incidencias se repiten con mayor frecuencia y diseñar acciones correctoras específicas.

Los sistemas de visión artificial pueden reconocer baterías, extintores, bombonas y otros objetos de riesgo y generar alertas en tiempo real durante la recogida

Del recolector a la ciudad inteligente

Sin embargo, el verdadero potencial de esta tecnología va más allá de la gestión de residuos. Los camiones de recogida recorren regularmente prácticamente todas las calles de un municipio y generan una enorme cantidad de información sobre el entorno urbano.

Por ello, las mismas tecnologías de visión artificial que hoy permiten analizar residuos pueden convertirse en herramientas para detectar incidencias en la vía pública, vertidos incontrolados, desbordamientos de contenedores o incluso contribuir a la monitorización de otros indicadores de interés municipal.

Información para tomar mejores decisiones

La inteligencia artificial aplicada a la recogida de residuos ya no consiste únicamente en automatizar procesos. Su principal aportación es convertir la información generada durante la recogida en una herramienta práctica para mejorar la toma de decisiones. Convertir cada ruta de recogida en una fuente continua de información permite mejorar la calidad del servicio, incrementar la seguridad, optimizar recursos y avanzar hacia modelos de gestión más eficientes, transparentes e inteligentes para municipios y operadores.