Probablemente, hace unos años nadie predijera un avance tan vertiginoso como el que se está viviendo con la inteligencia artificial, integrándose en numerosas facetas de nuestra vida de un día para otro.

Es, no podemos negarlo ya, una nueva aliada. Y en nuestro sector no iba a ser distinto.

La gestión de residuos no ha escapado a la IA, y encontramos así una nueva herramienta de la que servirnos para lograr los objetivos de máxima eficiencia y sostenibilidad.

Pero, ¿cómo se está integrando la inteligencia artificial en la gestión de residuos?

 

Estas son algunas aplicaciones que podemos observar en la actualidad.

 

La clasificación de residuos

 

Sin duda, la tarea de clasificación es una de las áreas en las que la IA está ayudando más.

Gracias a la combinación de dos elementos innovadores: por un lado, la utilización de visión artificial y, por otro, los algoritmos de aprendizaje automático. 

 

El procedimiento es bien sencillo de explicar: Cámaras de alta resolución ubicadas en una cinta transportadora y combinadas con redes neuronales profundas -o, dicho de otra manera, modelos de inteligencia artificial que pretenden imitar el funcionamiento del cerebro, lo que les permite, mediante repetición, aprender y resolver tareas complejas-.

Así, pueden reconocer y distinguir materiales con mayor precisión y rapidez que los procesos de toda la vida. 

 

 

Lo que logramos con la IA

 

Teniendo en cuenta lo que acabamos de explicar, es obvio que esto no hace más que facilitar el trabajo de los profesionales en gestión de residuos. Entendemos su labor como una mejora de la eficacia, pero también, y no menos importante, en una reducción de los posibles errores en la separación.

Es decir, más calidad en la recuperación y reciclaje de residuos.

Pero hay más, porque cuando a todo este proceso se le suma maquinaria automatizada para gestión de residuos, como trituradoras o prensa automáticas, logramos procesos autónomos y con una enorme capacidad para adaptarse a los residuos que manejemos.

 

Mantenimiento predictivo

 

Pero hay más.

Porque la inteligencia artificial, sumada a la gestión de grandes volúmenes de datos, lo que se conoce como big data, ayuda en otra labor importantísima en la gestión de residuos: el mantenimiento, control y monitorización de procesos.

Imaginemos que se produce una parada no programada o la interrupción de un servicio, nos encontraríamos en ese caso ante posibles pérdidas económicas, evitables si tenemos en cuenta la tecnología de la que hoy hablamos.

Y es que mediante sensores integrados en la maquinaria, es posible recopilar datos en tiempo real sobre vibraciones, temperatura, presión o consumo energético.

Estos datos son analizados por algoritmos predictivos que detectan patrones anómalos o señales tempranas de fallo. Por tanto, podemos anticiparnos a averías, programar mantenimientos justo cuando se necesitan y alargar la vida útil de los equipos.

Las ventajas vuelven a ser interesantes: reducir costes de mantenimiento y mejorar la disponibilidad de sus equipos.

 

¿Qué hay de la optimización logística?

 

También ha encontrado en la IA una gran aliada para mejorar procesos, especialmente en la organización de rutas eficientes con las que logramos reducir tiempos, costes y emisiones.

Para su articulación, volvemos al concepto de gestión masiva de datos -algunos de ellos, la ubicación en tiempo real o las condiciones de tráfico- con las que es posible definir los mejores recorridos para el transporte o recogida de residuos.

Mejora también la atención al cliente gracias a que es posible aportar con mayor procesión el momento de recogida y acumular un menor número de incidencias.

 

Además, este tipo de planificación dinámica permite ajustar la frecuencia de recogida según la necesidad real, evitando desplazamientos innecesarios y reduciendo la huella de carbono asociada.

 

Prediciendo la generación de residuos

 

Y si hablamos de predicciones, no podemos obviar que el conocimiento y manejo de una cantidad de datos cada vez mayor -como históricos de producción o tipos de materiales utilizados- nos va a permitir estimar la generación de residuos , planificando con previsión las tareas de recogida y recuperación, pero también los recursos, tanto de maquinaria como de personal, necesarios para abordar su adecuada gestión.

 

Desde la planificación a la ejecución, pasando por su mantenimiento.

La aplicación de IA o big data se integra de manera transversal en todas las fases que afecta al sector de la gestión de residuos y esa capacidad transversal es, en sí misma, toda una cualidad para garantizar la máxima trazabilidad de los procesos.

No debemos olvidar que documentar cada paso dado a la hora de gestionar residuos, de manera segura, responsable y legal, es imprescindible. Entran aquí en juego los sistemas de trazabilidad automatizados y auditables.

Con ellos logramos una mayor transparencia que repercute, directamente, en una mayor confianza por parte de clientes, proveedores y organismos.

 

¿Cómo afectará al empleo en el sector? 

 

Insistimos, debemos abordar las nuevas tecnologías como aliadas de nuestro trabajo.

Como una herramienta que apoye las tareas necesarias para lograr una gestión de residuos más eficiente y sostenible.

La apuesta por la digitalización y la incorporación de estas tecnologías solo tendrá una respuesta para el sector: mayor eficacia y competitividad.