Difícil, cada vez más difícil, encontrar un nicho en el que no se haya colado la inteligencia artificial (IA) a lo largo de los últimos años. La hemos puesto al frente de barcos y aviones, utilizado para crear cuadros y crónicas, explorar el universo o encomendado el cuidado de nuestros mayores. Y eso entre un larguísimo etcétera que incluye la defensa en juicios, agitar las aguas del debate político o gobernar poblaciones. Así las cosas... ¿Por qué no aprovecharla en una tarea crucial, en la que nos jugamos mucho y que, pese al tiempo que llevamos practicándola y los esfuerzos para expandirla, aún estamos lejos de dominar: el reciclaje?
La pregunta es interesante y hay quien ya la está respondiendo.
Algunos datos para empezar. Llevamos ya unos cuantos años fomentándolo con campañas, educación e incluso premios, pero lo cierto es que el reciclaje aún se nos resiste. En 2021 la tasa para residuos urbanos se situó en España en el 35%, lo que nos deja lejos del objetivo del 50% marcado por la Comisión Europea e incluso de la media europea (48%). Los datos parten de un estudio de la Fundación Cotec para la Innovación, pero no son los únicos que ponen el dedo en la llaga.
Hace un año Conama insistía en que España necesita "ponerse las pilas" en la gestión de sus residuos y reducir el porcentaje de basura que acaba en el vertedero.
Un reto a escala global. No todos son malos indicadores, claro. España ha mejorado su gestión de desechos plásticos, colocándose —según datos del informe 2020 de EPRO— entre los primeros puestos del ranking europeo con una media de 13 kilos por habitante. En cuanto a los residuos de papel y cartón, al menos en 2019 el nivel de reciclaje se situó en nuestro país por encima del 72,9%.
Tampoco el reto es exclusivo de España o sus vecinos de la Unión Europea: se calcula que solo EEUU genera 42 millones de toneladas de desechos plásticos al año, más que la suma de los 27 países del bloque europeo. Al margen de los datos de cada nación, la OCDE alerta de que el alza de la contaminación con plásticos es un reto global: menos del 10% de los residuos acaban reciclándose.
La IA, un nuevo aliado. El desafío es considerable y hay ya quien ha decidido echar mano de la IA para afrontarlo. ¿Cómo? Con robots y sistemas que permiten clasificar la basura con un mayor nivel de eficiencia que los humanos: más rápido, de forma más segura y recopilando datos valiosos. Como detalla Axios, Su objetivo es lidiar con algunos de los retos que afronta la industria del reciclaje, como el aumento de los desechos plásticos difíciles de gestionar o los errores que aún cometemos los ciudadanos al arrojar basura al contenedor equivocado.
"Nos ofrece datos para tomar mejores decisiones", explica Matt Flechter, del Departamento de Medio Ambiente de Michigan, sobre la automatización y uso de software especial, con IA, que permite por ejemplo conocer cómo de contaminados están los residuos en tiempo real. El uso de la tecnología no es exclusivo de la fase de gestión final: hace poco y como parte de su iniciativa SmartWaste, Ecoembes desplegó en La Rioja un sistema que incluía sensores en los camiones de recogida, sistemas GPS y tecnología punta en las propias plantas de selección.
¿Cómo puede ayudarnos la IA? Básicamente, ofreciéndonos mayor eficiencia. Gracias al uso de visión artificial y entrenamiento, los robots pueden ayudar en la selección de residuos. "Es como una aspiradora. Sabe qué recoger a medida que las cosas pasan por la cinta transportadora", comenta Flechter a Axios. Gracias a la suma de la IA y visión artificial, por ejemplo, Picvisa permite "automatizar y optimizar plantas de reciclaje" y "maximizar el rendimiento".
La compañía asegura que su sistema Eco Pack, diseñado para la clasificación y separación de residuos plásticos, cartón, metales, madera y textil, entre otros, alcanza niveles de efectividad de hasta el 95%, con una "pureza" del material seleccionado del 95% y una capacidad de 12 t/h (toneladas por hora). Los porcentajes son incluso mayores en su dispositivo para vidrio, Eco Glass.
Un negocio millonario. Las posibilidades que ofrece la inteligencia y visión artificial, deep learning o Big Data, entre otras tecnologías, ha captado el interés ya de otras empresas. Y con resultados elocuentes. Al menos en financiación. Hace un año Glacier, firma de robótica aplicada al reciclaje, anunció que había recaudado 4,5 millones de dólares durante su ronda de financiación inicial.
"Hoy el 50% de los materiales reciclables de Estados Unidos termina en vertederos. Al aumentar el reciclaje, reducimos la contaminación y conservamos recursos naturales", destaca la compañía, lanzada en 2019 y que asegura que es capaz de efectuar 45 selecciones por minuto y clasificar más de 30 materiales.
Suma y sigue de compañías. Machinex es otra empresa del sector y garantiza hasta 70 selecciones por minuto, casi el doble —asegura— que un operario humano con una eficiencia en el reconocimiento de los residuos que alcanza el 95%. AMP Robotics reivindica una capacidad incluso mayor, que le permite clasificar más de 80 artículos por minuto y 150 con unidades de tándem. Hace unos meses anunció que había recaudado alrededor de 91 millones de dólares en capital corporativo.
Imagen de portada: Vivianne Lemay (Unsplash) y Machinex
