La creciente necesidad de cumplir con estrictos estándares de calidad y cantidad en la separación de los flujos de residuos plásticos exige soluciones innovadoras. En este sentido, la integración de la inteligencia artificial (IA) con tecnologías avanzadas, como las cámaras de infrarrojo cercano (NIR), surge como un enfoque prometedor.
Pero ¿Cuál es el verdadero alcance de la IA en la industria del reciclaje? ¿Qué factores impulsan su rápido crecimiento? ¿De qué manera se está utilizando en los procesos de separación de residuos? ¿Qué beneficios podría aportar al sector del reciclaje en los próximos años?
IA: un vistazo a su historia
Aunque la inteligencia artificial pueda parecer un avance reciente, esta tecnología tiene una larga historia. El término comenzó a utilizarse en 1956 y, desde entonces, su aplicación se extendió a numerosos aspectos de la vida cotidiana.
La IA, una invención revolucionaria de la ciencia, tiene como objetivo replicar la inteligencia humana y los procesos que la acompañan. Su propósito es crear máquinas capaces de pensar de manera similar a los seres humanos, al utilizar algoritmos que les faculte realizar tareas comunes en nuestro día a día.
Explorando el Machine Learning
Dentro de la inteligencia artificial, se encuentra el Machine Learning (ML), una rama de la informática que permite a los sistemas aprender a partir del análisis de datos. Gracias a esta tecnología, los sistemas pueden:
- Identificar patrones
- Tomar decisiones autónomas, con mínima intervención humana, la cual se limita principalmente a la fase de entrenamiento
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Los usos más frecuentes de ML incluyen:
- Modelos predictivos
- Asistentes virtuales
- Aplicaciones para la optimización de procesos
Algunos de los métodos más conocidos en ML son los árboles de decisión, especialmente en modelos predictivos, y el análisis discriminante lineal, que se emplea en el reconocimiento de patrones.
Deep Learning: máquinas que mejoran solas
Dentro de los mecanismos de Machine Learning se encuentra un proceso más avanzado denominado Deep Learning (DL). Este tipo de ML se distingue por el uso de algoritmos que pueden aprender de manera autónoma a analizar los inputs de datos e interpretarlos.
De forma más simple, con Deep Learning se logra que:
- Las máquinas aprendan de modo similar a como lo haría un niño pequeño
- Mejoren sus procesos a través de sus propias experiencias, sin requerir intervención humana
La inteligencia artificial, el Machine Learning y el Deep Learning, al igual que las muñecas matrioshkas, se pueden entender jerárquicamente, como se ilustra en la Figura 1.
Oportunidades en un mundo digital
Varios factores impulsan el rápido desarrollo de la inteligencia artificial, entre ellos:
- La creciente necesidad de procesar y analizar grandes volúmenes de datos rápida y eficientemente
- La flexibilidad de los algoritmos, que pueden adaptarse a casi cualquier tipo de proceso
- La evolución del hardware, que permite que los equipos sean más potentes, asequibles y compactos
Al combinar estos elementos con una sociedad cada vez más digitalizada, se crea un entorno propicio para que esta tecnología se expanda exponencialmente. Esto da lugar a que la IA esté presente en casi todas las industrias.
Innovación en el sorting de residuos
Uno de los casos más representativos del uso de la inteligencia artificial en el sector del reciclaje es el sorting de residuos de envases. La combinación de IA con sistemas de visión artificial y cámaras NIR permite:
- Obtener flujos específicos de botellas de Polietilén Tereftalato (PET)
- Separar los residuos de construcción según su tipología
- Clasificar prendas según el material del que están fabricadas
Además, en los procesos de automatización del sorting, se destacan el uso de Big Data y el Internet de las Cosas (IoT) para obtener resultados en tiempo real.
Sin embargo, al considerar las barreras para la implementación de estas tecnologías, es importante tener en cuenta que los costos de instalación a gran escala pueden resultar elevados.
IA en la cadena de valor del reciclaje
La inteligencia artificial, el Machine Learning y el Deep Learning favorecen la identificación temprana de objetos específicos en el tratamiento de residuos. Estos avances tecnológicos detectan elementos no deseados que pudieran causar inconvenientes en etapas posteriores del proceso de reciclaje.
Al incorporar redes neuronales profundas para procesar grandes volúmenes de datos y realizar tareas de alta complejidad, los recicladores no solo aseguran flujos más limpios y valiosos, sino que también optimizan la eficiencia a lo largo de toda la cadena de valor.
Autor: Javi Grau, investigador de Reciclado Mecánico en Aimplas.
