El reciclaje es uno de los puntales sobre los que se sustenta cualquier estrategia o política gubernamental para reducir la huella de carbono y hacer un entorno más sostenible. De hecho, el reciclaje es una de las actuaciones más eficaces y también más antiguas en la promoción de la sostenibilidad. Las ventajas que proporciona son claras: reducción de residuos, fortalecimiento de la economía circulas, conservación de los recursos naturales o reducción de los costes de fabricación, al alargarse la duración de los materiales.
A pesar de que está comprobado que el reciclaje debe ser un elemento prioritario a la hora de hacer un planeta más sostenible, los datos indican que no se hace todo lo que se debería. En España, la situación es, de hecho, bastante mejorable. Nuestro país ha sido advertido en numerosas ocasiones por la Comisión Europea por la poca eficacia de nuestro modelo de reciclado. De hecho ocupamos las últimas posiciones entre todos los países de la UE en esta materia. Actualmente, España tiene una tasa de reciclaje de los residuos municipales del 36,4%, muy lejos de otros países como Italia donde se supera el 80%. El objetivo de la UE de alcanzar una tasa superior al 55% el próximo año parece de difícil cumplimiento.
Retos del reciclaje
Lo cierto es que la tarea no es sencilla ya que el reciclaje continua enfrentándose a distintos retos que van desde la clasificación precisa de materiales hasta la optimización de los procesos de reciclaje. El problema es que para que casi cualquier elemento pudiera ser reciclado, se necesita la colaboración de usuarios, empresas, instituciones y gobiernos. Así por ejemplo, uno de los desafíos más significativos para el reciclaje es la contaminación de los residuos ya que muchas veces, los materiales reciclables están mezclados con sustancias no reciclables lo que imposibilita su recuperación.
En otras ocasiones ayuntamientos y regiones carecen de las instalaciones de reciclaje adecuadas, lo que dificulta la recolección, clasificación y procesamiento de materiales reciclables. La inversión en infraestructura plantas de clasificación y reciclaje, así como tener sistemas de recolección eficientes, es fundamental para superar este obstáculo. Asimismo, los sistemas de recogida y procesamiento de residuos a menudo requieren de costosas inversiones significativas lo que puede perjudicar al desarrollo de un sistema de reciclaje efectivo.
Por otro lado, nos encontramos en ocasiones con que la cadena de suministro del reciclaje es muy compleja y gestionarla se muy difícil. Hay que tener en cuenta que cuando llevamos un determinado producto a reciclar intervienen numerosos actores que van desde la recolección inicial, hasta la separación de cada uno de los componentes para su posterior procesamiento y, por supuesto, la logística para llevar cada material al punto específico que se encargará de darle una segunda vida.
La intervención de la IA
Dado que es el reciclado es un sistema complejo, el empleo de la Inteligencia Artificial ya está ayudando a que cualquier proceso de reciclaje sea más efectivo. Teniendo en cuenta los retos mencionados anteriormente, veamos en qué ayuda la IA a hacer que los procesos sean más agiles y la gestión de los materiales sea mejor.
Como hemos visto, uno de los mayores desafíos es la clasificación de los materiales con los que está fabricado un producto que se quiere reciclar. En este caso, la Inteligencia Artificial, permite distinguir de forma prácticamente instantánea de qué materiales está hecho. Si a esa selección se le añade el uso de robots, no sólo se pueden identificar los materiales, sino que se pueden separar cada uno de los componentes, reduciendo la contaminación cruzada y mejorando la calidad de los materiales reciclados. En España ya se están dando los primeros pasos en el uso de la Inteligencia Artificial. Así, Urbaser va a realizar una importante inversión en tecnología de clasificación robótica que permitirá el triaje de residuos y que estará impulsada por Inteligencia Artificial. Utilizada en Reino Unido, la tecnología Recycleye IA emplea una base de datos de miles de millones de imágenes de residuos que le sirven para detectar con precisión los materiales que se van a clasificar. La IA puede detectar y clasificar objetos que antes no eran posibles, como los plásticos negros, y puede distinguir entre objetos fabricados con el mismo material, como las latas de aluminio frente a los aerosoles de aluminio. También puede reconocer los diferentes tipos de botellas de plástico que contienen líquido residual, lo que a menudo provoca una clasificación incorrecta por parte de algunas tecnologías de clasificación más establecidas.
Otro de los retos es el de los elevados costes que tienen las plantas de reciclaje. Al igual que ocurre con los centros de datos en tecnología, estas plantas son las que tienen un mayor coste en cualquier proceso de reciclaje. Fundamentalmente los costes vienen provocados por el alto consumo energético que tienen las plantas. En este caso, la IA permite optimizar el uso de energía en plantas de reciclaje, ajustando automáticamente la operación de equipos y sistemas para minimizar el consumo de energía.
En lo que respecta a la cadena de suministro, la Inteligencia Artificial ya se está usando para la optimización de rutas. En este caso se están empleando algoritmos de IA que permiten optimizar las rutas de recolección de residuos para lo que se tienen en cuenta factores como la densidad de población, los patrones de tráfico o la capacidad de los camiones de recolección. Con ello se pueden ajustar de forma dinámica los recorridos en función de cambios imprevistos como el aumento o la disminución del tráfico, la disponibilidad de contenedores. Con esos datos la IA puede calcular cuál es la mejor ruta en cada momento por lo que se minimizan los tiempos de viaje y se mejora la eficiencia operativa. Tokio, Chicago o Seúl ya emplean sistemas de este tipo, aunque es Singapur dónde han ido más allá: el sistema no sólo mejora la eficiencia de la recogida y la selección, sino que predice en qué lugar y a que hora se va a producir un incremento de la basura que los vecinos dejan en los contenedores.
Otros ejemplos
Pensando en la limpieza de las grandes ciudades ya existen soluciones basadas en IA aplicada a imágenes. ¿Cuál es uno de los aspectos más desagradables de una gran ciudad? Encontrarse basura en lugares en lugares en los que no debería estar o ver un contenedor rodeado de residuos porque éste se encuentra a rebosar. En este caso, la IA permite identificar los residuos en cualquier punto de la ciudad y es capaz de alertar a los servicios de recogida de basura cuando hay una concentración de residuos en un lugar que no está autorizado. Este sistema también consigue evaluar la concentración de residuos por barrio, permitiendo modificar el número de contenedores para satisfacer las necesidades de la población.
Otro de los mejores ejemplos es el que pretende ayudar con el desperdicio de alimentos que se produce en supermercados y tiendas de alimentación. En este caso, la empresa Wasteless utiliza algoritmos de IA para optimizar la gestión de inventario de los supermercados lo que ayuda a reducir el desperdicio de alimentos y los residuos asociados. Su tecnología ayuda a mejorar la eficiencia de la cadena de suministro y a reducir el impacto ambiental de la industria alimentaria.
En definitiva, la IA va a convertirse en una tecnología esencial para mejorar la eficiencia el reciclaje. Es verdad que la implementación de estas tecnologías puede implicar costes iniciales, elevados, pero el retorno de inversión a largo plazo y los beneficios ambientales justifican su adopción en el sector del reciclaje
