Robots que se zambullen en los contenedores: Uso de la AI para un reciclado inteligente

Las instalaciones de reciclado utilizan estaciones de clasificación robóticas y tecnología de reconocimiento de objetos para identificar y colocar la basura en el lugar que corresponda.

Repletos de laberintos de cintas transportadoras de alta velocidad que transportan la basura del día anterior, los centros de reciclado de alta tecnología utilizan sofisticados sensores para separar el plástico del papel y el aluminio. Aunque esta tecnología agiliza la clasificación, no es lo suficientemente inteligente ni veloz para finalizar bien el trabajo.

Entre bastidores, los trabajadores del reciclaje siguen clasificando los materiales para asegurarse de que las cajas de cereales no se mezclan con las latas de refrescos. Dado que además de ser un trabajo sucio, también es extremadamente tedioso, los modernos centros de reciclado tienen una tasa de rotación laboral particularmente alta, según la Oficina de Estadística Laboral.

Pero el futuro del reciclaje inteligente es mucho más prometedor. Los brazos robóticos de araña guiados por cámaras y dotados de inteligencia artificial (AI), imagínatelos como una tecnología de reconocimiento facial para la basura, ayudan a las instalaciones municipales de reciclado (MRF) a funcionar de un modo más eficiente.

“Creo que la mejor forma de avanzar en la recuperación de residuos es mediante el desarrollo de nuevos e innovadores modos de procesar los materiales”, afirma Thomas Brooks, Director de Tecnología de Bulk Handling Systems (BHS), la empresa que fabrica el clasificador robótico Max-AI. “De esa forma, otras personas se involucrarán en este proceso y obtendremos más material reciclado”.

Mediante la tecnología de aprendizaje profundo, los clasificadores robóticos utilizan un sistema de visión para ver el material, la AI para pensar e identificar cada elemento y un brazo robótico para recoger los elementos específicos. Esta nueva tecnología es un elemento fundamental para que los sistemas de reciclado sean más rentables, comenta Brooks.

No desperdicies

Los residuos plantean un enorme problema: según el Banco Mundial, el mundo genera 1,3 mil millones de toneladas de residuos sólidos municipales cada año. En 2025, se espera que esa cifra aumente hasta los 2,2 mil millones de toneladas.

Y lo que es peor, los esfuerzos de reciclaje no están ayudando todo lo que la gente cree. Por ejemplo, tan solo se recicla un 14 % del plástico mundial. Según la Agencia de Protección del Medio Ambiente (EPA), en Estados Unidos se recicla aproximadamente una tercera parte de todos los residuos que se generan, un porcentaje que no ha variado durante una década.

Los clasificadores convencionales han mejorado el proceso de reciclado, pero eso no es suficiente, afirma Brooks. Los clasificadores identifican la composición de los materiales mediante cámaras infrarrojas con sensores ópticos y, posteriormente, los clasificadores mecánicos, como los sopladores, organizan los residuos. Pero muchas MRF necesitan trabajadores de reciclaje para separar aún más los residuos.

Una vez clasificados, procesados y embalados los materiales reciclables, las MRF pueden venderlos a comerciantes o a plantas de fabricación que tienen requisitos específicos sobre el tipo de materiales que adquieren.

Por ejemplo, el típico paquete de ensalada de plástico está compuesto por el mismo material que una botella de agua de plástico. Para una cámara infrarroja, el paquete y la botella de agua son iguales porque están compuestos por el mismo tipo de plástico. Sin embargo, normalmente la MRF no puede vender ambos materiales al mismo comerciante porque podría rechazar el que está contaminado por restos de alimentos.

Pero los sistemas de visión por ordenador, que son los cerebros de los nuevos clasificadores robóticos, detectan fácilmente la diferencia entre materiales que a simple vista parecen similares, afirma Matanya Horowitz, fundador y Presidente de AMP Robotics.

Siendo estudiante de posgrado en el instituto CalTech, Horowitz se dio cuenta de que los sistemas de clasificación de reciclado ya estaban preparados para las técnicas de aprendizaje profundo que estaba estudiando.

“Necesitas un sistema de visión por ordenador con capacidad para detectar que esto es un cartón incluso aunque esté cubierto de suciedad, esté roto o tenga pegado un trozo de otro material”, comenta Horowitz.

Su startup suministra clasificadores robóticos a las instalaciones de reciclado de Alpine de Denver, Colorado.

Estos avanzados clasificadores de reciclado utilizan la misma visión por ordenador pero con algunas mejoras incorporadas por las empresas para ofrecer procesos de fabricación altamente automatizados, como la fabricación de chips para ordenadores. Sin embargo, separar el papel del plástico es una tarea más complicada.

“Una persona diría que ‘estos son los tipos de características que estoy buscando’ y, a continuación, las programaría en los algoritmos necesarios para tratar de encontrar dichas características”, afirma Jeff McVeigh, Vicepresidente y Director General de Productos Informáticos Visuales de Intel. “A continuación, la visión por ordenador realizaría suposiciones sobre si este era el tipo de objeto que buscaba”.

Este proceso de identificación funciona bien cuando se trata de materiales extremadamente ordenados y predecibles, pero los residuos de un centro de reciclaje es un desorden y un caos completamente impredecible, incluso tras haber sido clasificados mecánicamente.

Identificar una caja de pizza grasienta de una lata destrozada, teniendo en cuenta que nunca tendrán la misma orientación y colocación en la cinta transportadora, requiere la creación de un gran conjunto de datos representativos. El uso de miles de imágenes de basura en diferentes posiciones ayuda a entrenar la red neuronal y, en última instancia, le permitirle aprender por sí sola, comenta McVeigh.

El futuro

Aunque la AI aún es un concepto nuevo para la clasificación de la basura, sus partidarios creen que se podrá utilizar para muchas otras funciones aparte del control de calidad. Las MRF están repletas de laberintos de cintas transportadoras y de sistemas de clasificación que funcionan en una matriz diseñada para maximizar el volumen de productos reciclados basado en una mezcla promedio de los materiales recibidos.

Clasificador de reciclado robótico
Un clasificador robótico utiliza la AI para aprender a identificar y separar los cartones de otros materiales en una cinta transportadora de un centro de reciclaje. Imagen cortesía de AMP Robotics.

De hecho, las mismas cámaras de visión por ordenador de los clasificadores robóticos se podrían utilizar para configurar el diseño de la cinta transportadora, optimizando la matriz de los equipos de clasificación en tiempo real para adecuarse al flujo de materiales que entran en la instalación. A media que aumenta el porcentaje de residuos plásticos, también debería aumentar la capacidad para clasificarlos, pero si lo que aumenta es la cantidad de papel, se debería realizar un mayor volumen de clasificaciones de papel en línea.

“En última instancia[AI and robotic application], este es el futuro del reciclaje y de la gestión de residuos”, comenta Bryan Staley, Presidente de Environmental Research & Education Foundation, una organización de investigación industrial de residuos. Pero advierte que estos robots tienen que demostrar su capacidad y viabilidad, tanto operativa como financieramente, antes de que muchas MRF inviertan en ellos.

“Yo estoy convencido de ello”, afirma Brent Hildebrand, Vicepresidente de la empresa de reciclado Alpine Recycling. “Viendo todos los avances que AMP Robotics ha logrado en el último año, creo que será algo que podrán utilizar las MRF de todo el país”.

Puede que la industria de gestión de residuos no sea la más natural para adoptar la adopción de la AI, y además es demasiado pronto para saber hasta qué punto se podrá integrar en ella, pero la clasificación robótica promete dotar a las máquinas de una gran capacidad para discernir que nunca han tenido los antiguos equipos de clasificación.

Y quizás algún día ayude a los municipios a mejorar la eficiencia y la rentabilidad de sus instalaciones de reciclado. Y no estoy fanfarroneando.

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