La correcta separación y clasificación de residuos es un pilar fundamental para impulsar la economía circular.

En recircular sabemos que, cuando separas la basura, pones todo tu empeño en hacerlo bien. Pero no siempre es sencillo. A veces surgen un montón de dudas y acabas mezclando, como se dice en el lenguaje llano, “churras con merinas”.

Por suerte, la inteligencia artificial nos está echando una mano para corregir estos errores, una ayuda importante cuando hablamos, por ejemplo, de los residuos plásticos. La IA, la visión artificial o la robótica nos están abriendo un mundo de nuevas posibilidades impensable hasta hace poco.

La revolución, no obstante, acaba de empezar.

El problema del plástico: ¿por qué necesitamos nuevas soluciones?

El plástico ha transformado nuestras vidas. Pero la gestión que hacemos de sus residuos deja en ocasiones bastante que desear y muchos plásticos acaban en los océanos, los ríos o el suelo.

La UE recicla casi el 41 % de los residuos de plástico generados, una cifra insuficiente si tenemos en cuenta que en 2030 se tendrá que reciclar el 55 % de los embalajes plásticos, conforme al Pacto Verde Europeo.

La gran cantidad de plástico producida dificulta la clasificación de residuos

Una de las principales razones detrás de esta baja tasa de reciclaje es la dificultad asociada a la composición de los plásticos. Existen numerosos tipos de plástico, cada uno con propiedades  y tratamiento específico.

Además, es habitual encontrar productos con distintos tipos de material plástico como

  • envases de plástico PET, con un tapón de polipropileno (PP) y etiquetas de papel u otro tipo de plástico, o
  • parachoques de automóviles de PP, piezas de ABS, recubrimientos de cables de PVC, mezclas de plásticos y caucho, etc.

situación que hace difícil identificar y separar los distintos tipos de plásticos para conseguir un correcto reciclaje.

Pero la tecnología y la innovación ya están jugando un papel clave, mejorando la clasificación de residuos de estas características.

Inteligencia artificial para hacer más eficiente la clasificación de residuos plásticos

¿Cómo nos ayuda la inteligencia artificial? Para entender su potencial, tenemos que empezar por entender dos conceptos clave:

Visión artificial, detectando lo invisible

Gracias a la visión artificial, las máquinas pueden “ver” en tiempo real de forma similar a como lo hacemos los seres humanos.

Pero traslademos esta capacidad al ámbito de la gestión de los residuos. Imagina que tenemos una cinta transportadora de clasificación de residuos y colocamos cámaras equipadas con esta funcionalidad. El resultado es un sistema que puede escanear la basura y detectar automáticamente el material presente.

De hecho, ya hay empresas como Tomra que comercializan soluciones capaces de identificar diferentes tipos de plástico por color. Sus equipos pueden incluso distinguir los tipos de polímero, una habilidad casi imposible de conseguir de forma manual.

Machine learning, cuando las máquinas aprenden con el tiempo

Pero si la visión artificial te ha sonado a ciencia ficción, el machine learning o aprendizaje automático va a transformar tu visión del futuro. Porque ahora las máquinas también pueden aprender. Como tú.

Este aprendizaje se consigue entrenando a las máquinas con grandes volúmenes de datos. Y aunque se trata de una tecnología en plena ebullición, proyectos como el que están desarrollando en el National Institute of Standards and Technology (NIST) de EE.UU. ya han alcanzado una precisión de hasta el 98 % en la identificación de algunos tipos de plástico.

«Los sectores de la química y los plásticos están en plena transformación. Los desafíos ambientales a los que nos enfrentamos nos obligan a buscar soluciones innovadoras y sostenibles. En este contexto, la inteligencia artificial emerge como una herramienta poderosa que puede cambiar la forma en que abordamos estos retos». Alicia Martín, directora general de Plastics Europe en la región Ibérica

Robótica, integrando la visión artificial y el machine learning en la clasificación de residuos plásticos

Cuando la IA ha identificado qué elementos son plásticos y su composición, la robótica entra en acción para ejecutar la separación física.

Muchos sistemas de clasificación de residuos se valen de brazos mecánicos controlados por IA para retirar los diferentes tipos de basura con rapidez y precisión. La solución de EverestLab, por ejemplo, tiene una precisión del 95 % y en el condado de Alameda (EE.UU.), donde se implementó el sistema, han recogido aproximadamente 30 millones de objetos en 3 años.

¿Qué ventajas y desafíos tiene apostar por la inteligencia artificial y la robótica en el reciclaje de plásticos?

Los apartados anteriores dejan claro los positivos resultados y el potencial de estas innovaciones.

Su aplicación tiene como resultado:

  • Reducción de costes, ya que se automatizan procesos y aumenta la eficiencia.
  • Incremento de las tasas de reciclaje al mejorar la precisión.
  • Reducción del impacto ambiental al minimizarse el volumen de residuos plásticos que se llevan a vertedero.
  • Impulso de la innovación, con tecnologías y avances en constante evolución y una colaboración público-privada y entre start-ups y empresas tractoras cada vez más habitual.

No obstante, la adopción de la IA en el ámbito de los residuos también tiene que hacer frente a una serie de retos tales como:

  • Los altos costes iniciales, que implican una elevada inversión.
  • La falta de instalaciones apropiadas para acoger estas tecnologías.
  • La dependencia de datos, que puede suponer un obstáculo para lograr la máxima eficiencia del sistema.

Hacia un futuro más limpio

La IA está transformando la gestión de materiales complejos como el plástico.

Gracias a la tecnología, ahora podemos separar y clasificar residuos con precisión y rapidez. Y esta posibilidad no solo contribuye a proteger el medioambiente, sino que también abre nuevas oportunidades de negocio en la economía circular.

La basura de unos puede ser el tesoro de otros. Y gracias a la IA, ese tesoro está más cerca que nunca.