En los últimos años, los avances en tecnología inteligente o industria 4.0 han permitido el desarrollo de herramientas que sirven para solventar algunos de los principales problemas de la gestión de residuos, particularmente en los procesos de separación, recolección, transporte, valorización y disposición final.

A estas tecnologías digitales aplicables al sector de los residuos sólidos se las conoce como tecnologías inteligentes de residuos o Smart Waste Technologies (SWT) y entre ellas se incluyen: la robótica, la inteligencia artificial (IA), el internet de las cosas (IoT), la computación en la nube (cloud computing), el análisis de datos y la tecnología en comunicación.

Usos potenciales de las tecnologías digitales en la cadena de gestión integral de residuos sólidos

Los potenciales usos de estas tecnologías digitales en las diferentes etapas de la cadena de gestión integral de residuos sólidos serían:

• En la generación del residuo: la tecnología en comunicación puede servir para generar canales de comunicación entre proveedores de servicios y clientes. Esto sería de aplicación en la definición de días de recolección, la separación de residuos y la generación de informes.
• La gestión de contenedores: con la IA se puede disponer de sistemas más eficientes y se optimizarían los recursos. Como ejemplos estarían los contenedores inteligentes y el diseño de rutas de recolección de residuos optimizadas.
• Sistemas de recogida: con el IoT, los sistemas de recogida se vuelven más eficientes, se optimizan recursos y se reduce el impacto ambiental. Esto es posible gracias a la optimización de las rutas, el incremento de la vida útil de los vehículos y un mejor control de las operaciones.
• Valorización de los residuos: con el análisis de datos, los procesos de valorización resultan más eficientes al poder identificar mejor el tipo de residuo y su clasificación en las plantas de separación. Además, el análisis de datos resulta una herramienta útil para la industria del reciclaje (plataformas de negocio y mercados vinculados).
• Disposición final del residuo: la computación en la nube permite establecer sistemas para el seguimiento y control de los residuos que deben ser eliminados. Con esta tecnología, se pueden identificar posibles áreas para implementar rellenos sanitarios y llevar a cabo un control de puntos de disposición final.

De todas estas etapas, la que ha experimentado mayor innovación en cuanto a tecnologías digitales es la recogida de residuos. Esto ha favorecido la organización de tareas, de personal y maquinaria, así como la generación de datos útiles (tipo de residuos y toneladas recolectadas, seguimiento y monitoreo de operaciones, reporte de incidentes en línea, estado de vida útil del vehículo, entre otros).

De igual forma, la introducción de contenedores inteligentes ha adquirido importancia para garantizar la eficiencia en las operaciones de recogida y en la optimización de recursos. La presencia de tecnologías de IoT, tales como sensores de volumen o chips RFDI para identificar ubicación exacta en contenedores, permite que la información pueda ser analizada de manera eficiente y segura, y que el gestor de residuos pueda tomar decisiones oportunas.

La IA en el reciclaje

La Inteligencia Artificial (IA) ha generado expectación en los últimos años, revolucionando todos los sectores, incluyendo el de la gestión de residuos y el reciclaje.

Uno de los usos destacados de la IA para el reciclaje es la identificación y separación de residuos mediante la percepción visual: la IA puede reducir la contaminación al clasificar y separar residuos de forma consistente y a menor coste.

Otro ejemplo de la aplicación de esta tecnología lo tenemos en el uso de sensores inteligentes para gestionar los residuos en los puntos de recogida. 

Se trata de sensores inteligentes, vinculados al Internet de las cosas (IOT), que se utilizan específicamente como sensores de nivel de llenado de contenedores. Esto permite monitorear la cantidad de residuos en un contenedor y determinar si es necesaria una recolección.

De esta forma, la recogida de residuos sólo se llevaría a cabo cuando es necesario, optimizando el uso de camiones y el tiempo, y con ello, reduciendo costes y emisiones.

Además, si bien los sensores inteligentes significan que los camiones solo saldrán cuando sea necesario, la IA para la gestión de residuos puede mejorarlos aún más a través del software de optimización de rutas, haciéndolas más eficientes en tiempo real.

La IA también es interesante para instalaciones de clasificación a gran escala o en el uso de sensores inteligentes en contenedores de basura, pero también se puede aplicar, a menor escala, para detener la contaminación en el punto de eliminación.

Un ejemplo de esto es el Trashbot, una máquina de reciclaje con inteligencia artificial diseñada para reemplazar a los contenedores de reciclaje tradicionales, como el que se encuentra en oficinas, campus universitarios, etc.

Este contenedor inteligente tiene un único punto de eliminación y desvía los materiales reciclables a los contenedores correctos del interior mediante visión por computadora, aprendizaje automático y robótica. Esto lo hace con una precisión del 95 % y elimina la posibilidad de error humano al desechar artículos individuales.

Beneficios de la IA para la gestión de residuos

En definitiva, la aplicación de la IA a la gestión de residuos puede proporcionar varios beneficios clave:

• Reducción de costes en la gestión.
• Reducción de la contaminación y un reciclaje de mayor calidad.
• Optimización de los recursos empleados en la gestión.
• Mejoras de seguridad en la gestión de residuos peligrosos y tóxicos.
• Creación de sistemas de reciclaje más eficientes que pueden aumentar las tasas de reciclaje.

Las tecnologías digitales, y en especial la IA, están revolucionando todos los sectores, incluyendo el de la gestión de residuos.

Las Smart Waste Technologies son ya una realidad con la que debemos contar para lograr sistemas eficientes y sostenibles en la gestión de residuos que nos permitan establecer un verdadero modelo de economía circular.