La inteligencia artificial (IA) ha llegado a la gestión de la valorización de residuos, el paso previo al reciclaje. Para lograr el éxito es necesario tener una buena caracterización de los materiales, tanto de los residuos que se generan directamente como de los … una vez procesados mediante diferentes tratamientos. Cuanto más puros sean los residuos o fracciones que se valorizan, más fácil será desviarlos hacia aplicaciones de alto valor comercial. Si los residuos son muy mezclados, la posibilidad de valorizarlos es menor o en aplicaciones menos atractivas. Las plantas que utilizan IA en el proceso pueden utilizar un brazo robótico para automatizar la cadena.
Ekain Cagigal, responsable de Trazabilidad Circular del centro de investigación y desarrollo de Tecnalia, explica que el objetivo es conseguir una caracterización más exhaustiva de lo que se hace habitualmente. ¿Y cómo obtenerlo? “En las líneas de producción”, apunta, “donde hay una cinta que transporta el material, colocamos diferentes sensores que están midiendo continuamente: una medición por segundo por cada 5 o 10 kilos de material”. Este sensor se traduce en Cámaras de visión y sensores fotónicos de diferentes tipos.. Las señales, las imágenes recogidas, deben ser procesadas. Y aquí es donde entran las tecnologías de inteligencia artificial, afirma Cagigal: “Necesitamos estrategias que nos ayuden a procesar fuentes de información, como la caracterización química, la morfología de las partículas, el tamaño o el color”.
La IA permite entonces un mayor control de calidad que facilita la toma de decisiones, sabiendo en tiempo real cómo funciona el proceso. Tecnalia utiliza esta tecnología en el ámbito de los residuos de la construcción, concretamente en la demolición, en el caso de edificios que van a ser derribados como fuente de nuevos materiales. «Se puede derribar de la manera tradicional – dice Cagigal – en la que una enorme bola lo derriba todo; El resultado es que todo se mezcla, la madera, el metal, el hormigón. La separación a posteriori de fracciones de diferente naturaleza complica y encarece el proceso. Pero también se puede realizar demolición selectiva de distintos tipos de materiales, y así obtener residuos de mayor pureza y mayor capacidad de valorización.
«La solución pasa por la robótica con sensores antes del derribo –aclara–, lo que genera un modelo 3d, un modelo BIM que analiza la tipología del material. Con esta información se puede planificar una deconstrucción del edificio mucho más específica. Con poco esfuerzo tenemos un retorno de reintroducción en los ciclos de materiales con mucho más valor de aplicación. Tecnalia presta servicios a multinacionales y empresas como Lezama Demoliciones o el grupo Viuda de Sainz.
Tecnología transversal
Atria Innovation, empresa de ingeniería e investigación, participa en la transformación tecnológica del sector de la valorización de residuos para impulsar una economía circular más efectiva en el tejido industrial español. Su ‘expertise’ reside en el desarrollo de software relacionado con la visión artificial y la inteligencia artificial aplicados a diferentes tipos de industrias. Rosa Castillón, responsable del área de Industria 4.0 de Atria Innovation, comenta que la tecnología en este área “es muy transversal, se adapta perfectamente a los procedimientos que se utilizan en este tipo de plantas”.
“Gracias a los sensores podemos hacer una selección y caracterización de estos materiales”, apunta, “porque la información que nos proporcionan nos permite generar modelos de inteligencia artificial para clasificar e identificar automáticamente estos residuos y así gestionarlos mejor”.
La eficiencia en el proceso permite aumentar la cantidad de material valorizable y también obtener más valor añadido del mismo. La instalación de cámaras de visión artificial, de diferentes tipos. «Hay cámaras RGB –aclara Castillón- que devuelven una imagen en color tradicional. Los hay 3D, que te dan una nube de puntos para que se conozca la volumetría del residuo. Y las cámaras hiperespectrales, que nos permiten conocer la composición química de un material, ya sea plástico, cartón, producto orgánico…
Atria Innovación ha participado en el proyecto Siara, realizado con financiación pública, junto con Ecoembes y Trinekens y la Mancomunidad de San Marcos. “Fue una primera aproximación para introducir nuestras tecnologías digitales en las plantas de separación de envases”, afirma Castillón. “El objetivo era, con un sistema de bajo costo, identificar mediante imágenes los residuos voluminosos que ingresan a las plantas de separación de plástico”, añade. El resultado fue la creación de modelos basados en redes neuronales.
Tras el éxito de esta iniciativa surgió el proyecto Separa, financiado por el CDTI, con el propósito de mejorar las plantas de separación de residuos en todas sus fases, desde la recogida, optimización de las rutas de recogida de contenedores hasta todos los procesos. de la separación. En este proyecto Separa, Atria trabaja junto a otros siete socios: Minsait, Picvisa, Piperlab, Pixelabs, SpectralGeo, Trienekens y Ecoembes, que lidera esta iniciativa desde la línea Planta 4.0 de The Circular Lab.
Además de implementar criterios de valorización, la IA facilita la recogida selectiva de residuos. Ecovidrio apuesta por la IA para impulsar las tasas de reciclaje de envases de vidrio. La entidad cuenta con más de 300.000 contenedores verdes geolocalizados, lo que permite tomar decisiones basadas en la analítica de datos. Esta información, declara Gonzalo De Sebastián, director de Innovación y Estrategia de Ecovidrio, “la combinamos con otra información como la situación socioeconómica de los barrios en los que operamos”. “Aplicando modelos de IA podemos determinar dónde se están generando los envases de vidrio, tanto en los hogares como en los establecimientos Horeca o en el canal minorista”, subraya.
Separación selectiva
En los municipios donde Ecovidrio ha identificado áreas prioritarias de actuación ha desarrollado el programa EcoBarrios, una estrategia que sirve para acelerar el aumento de la separación selectiva de envases. Con herramientas de IA se cruzan datos de contenedores geolocalizados con variables sociodemográficas como consumo, ingreso per cápita, densidad poblacional para detectar municipios, barrios y unidades censales que tienen mayor potencial recaudatorio.
Respecto a la instalación de sensores de llenado en contenedores (con tecnologías como infrarrojos o sonido), Ecovidrio ha descartado su implantación por su elevado coste, difícil mantenimiento y necesidad de conectividad a internet. Una vez más, la IA sirvió para solucionar el problema, explica De Sebastián: «Con los datos de recogida por contenedor, los patrones de comportamiento y generación de vidrio que tenemos a nivel censal, el proceso es bastante predecible. Los datos determinan teóricamente cómo se llenarán los contenedores. Estamos a punto de finalizar esta línea de trabajo.
Actualmente se está poniendo en marcha otra iniciativa con la aplicación de inteligencia artificial para optimizar las rutas de recogida, avanza su directora de Innovación y Estrategia: «Somos una entidad sin ánimo de lucro. “Lo que queremos es con los mismos medios (camiones y personal que está trabajando en las calles recogiendo vidrio) poder conseguir más eficiencia”.
Ecovidrio también está dando sus primeros pasos con la IA generativa, con aplicación práctica. «Acabamos de empezar a desarrollar un piloto para ver cómo podemos ayudar a nuestras empresas miembro. Están obligados a presentar una declaración de los productos que ponen en el mercado en un proceso muy laborioso. A partir de la información genérica de sus ventas generamos una especie de hoja borrador”, afirma De Sebastián.
