Auspiciada por una creciente preocupación en torno al agotamiento de los recursos naturales con motivo de un fuertemente arraigado modelo económico lineal, trabajar hacia la consecución de alternativas más efectivas y eficientes resulta hoy un campo de investigación e inversión atractivo. Abordamos a continuación de qué manera se prevé que irrumpa la IA en el sector de los residuos, los beneficios que puede brindar a los gestores y cómo pueden implementarse soluciones inteligentes y prácticas para acelerar la transición circular.
En el ámbito del reciclaje y la gestión de los residuos, la inteligencia artificial (IA) ha incrementado su notoriedad en los últimos años al tratarse de una herramienta capaz de abordar desafíos emergentes mediante una óptica personalizada. Gracias a sus capacidades de procesamiento y análisis de datos, la IA cuenta con las capacidades necesarias para revolucionar la forma en que se clasifican, recolectan y reciclan los materiales, mejorando la eficiencia y la precisión de todo el proceso de gestión de residuos. Desde el reconocimiento de objetos y materiales en tiempo real hasta la optimización de rutas de recolección, esta tecnología ofrece soluciones innovadoras para una gestión más sostenible y efectiva de los recursos.
De acuerdo con un estudio publicado en 2019 por la Ellen MacArthur Foundation denominado “Inteligencia artificial y economía circular: la IA como herramienta para acelerar la transición”, el pleno desarrollo de las capacidades de esta nueva herramienta cuenta con el potencial suficiente para apoyar y acelerar las actuales capacidades de innovación, ayudando a forjar modelos de negocio circulares, así como optimizar las infraestructuras necesarias para mantener tanto materiales como productos en continua circulación. Remarcan que al hacer extensivo su uso podría propiciarse un cambio radical en el modelo productivo y de gestión de residuos, pudiendo llegar incluso a impulsar un renovado sistema económico “que sea no solo efectivo, sino regenerativo por definición”.
Queriendo contar con la opinión de dos expertos en la materia nos hemos remitido a Iñigo Vegas, Director de Materiales y Productos de Construcción en TECNALIA Research & Innovation, un importante centro de investigación aplicada y desarrollo tecnológico en España, miembro de Basque Research and Technology Alliance, y Paula Guerra, consultora externa del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y cofundadora de la innovación social ReciVeci, que fomenta la separación adecuada de residuos sólidos en Ecuador. Ambos plasman su punto de vista acerca de cómo se espera que la autonomía en el manejo de datos, el aprendizaje de patrones y la toma de decisiones centralizada, entre otras técnicas, agilicen la adopción de soluciones innovadoras y sostenibles para abordar los desafíos ambientales actuales y futuros.
A sabiendas de que los nuevos principios de economía circular preconizan mantener el mayor valor de productos y recursos el mayor tiempo posible, Vegas asegura que “cada vez son más las plantas de gestión de residuos de diferente naturaleza que incorporan cámaras y sensores espectroscópicos para identificar características físicas, morfológicas y químicas de componentes y recursos materiales con el doble propósito de garantizar mayores niveles de segregación y pureza de los mismos, así como de trazar su calidad y valor retenido a lo largo de las diversas cadenas de suministro”. Explica además que dichos dispositivos de visión se acoplan a softwares de aprendizaje profundo, tales como Redes Neuronales Convolucionales (CNN por sus siglas en inglés), con el fin de ir optimizando los niveles de precisión y porcentajes de eficiencia en la identificación y concentración de recursos de una misma naturaleza.
El empleo de la inteligencia artificial al servicio de la gestión de residuos se presenta como una oportunidad a distintos niveles, oscilando desde la reducción de los costes operativos, el estímulo a la innovación tecnológica o la apertura de nuevos mercados y oportunidades de negocio hasta la adopción de una auténtica economía circular.
Aunque se augura prometedora, la utilización estandarizada de estos métodos resulta aún anecdótica a falta de abordar una serie de retos que propicien su expansión. “Si bien las tecnologías digitales contribuirán a medio-largo plazo, no antes de la próxima década, a planificar, trazar y certificar buenas prácticas de gestión de residuos de forma más eficiente a lo largo de sus cadenas de valor, aún resta bastante recorrido para captar ingentes cantidades de datos, estandarizar los mismos, incrementar el número de dispositivos de captación automática de información o conectar e interoperar sistemas de análisis de información a lo largo de una cadena de suministro. Una vez quede apropiadamente desarrollado y articulado todo lo anterior, no cabe duda de que las tareas de realización de diagnósticos y de simulación de escenarios en la etapa de planificación resultarán más precisas, en cuanto a la predicción de objetivos económicos, sociales y ambientales”, argumenta Iñigo Vegas.
El empleo de la inteligencia artificial al servicio de la planificación de la gestión de residuos se presenta como una oportunidad a distintos niveles, oscilando desde la reducción de los costos operativos, el estímulo a la innovación tecnológica o la apertura de nuevos mercados y oportunidades de negocio hasta la adopción de una auténtica economía circular al facilitar el cumplimiento de regulaciones y estándares y promover prácticas más sostenibles. “Las tecnologías digitales, aplicadas a potenciar modelos económicos circulares, contribuirán a incrementar productividades, reducir siniestralidad en tareas de separación y manipulación de determinadas corrientes, asegurar mayor pureza en la concentración de materias primas secundarias, incrementar la confianza del mercado para con estos recursos alternativos, incrementar el aseguramiento de la calidad mediante la implantación de dispositivos de captura de características en continuo, reducir costes de certificación o minimizar impactos negativos ambientales”, agrega.
"El uso de IA sin lugar a dudas incrementa la eficiencia de los servicios de gestión de residuos sólidos y propicia la reducción de emisiones", destaca Paula Guerra, consultora externa del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y cofundadora de la innovación social ReciVeci.
Por su parte, Paula Guerra estipula que “el uso de las plenas capacidades de la IA será capaz de aportar notoriamente en los diferentes eslabones de la cadena de gestión integral de residuos sólidos, impactando a su vez en la mejora de la eficiencia de las diferentes operaciones para los prestadores de servicios. Su utilización tiene un enorme potencial para acortar las brechas en términos de acceso y calidad del servicio hacia la población beneficiaria, además de jugar un papel crucial en la eficiencia de los servicios de gestión de residuos sólidos, impactando en la optimización de recursos durante la operación del servicio, la redistribución del equipo operativo al tener servicios más eficientes y, por supuesto, a la reducción de generación de gases de efecto invernadero al contar con rutas inteligentes de recolección de residuos, por ejemplo”.
Junto con esto, la IA como nuevo campo de inversión capaz de generar ventajas competitivas para los gestores se asienta sobre una serie de garantías. Una mayor eficiencia operativa, la toma de decisiones basada en modelos predictivos, el control del reciclaje o la personalización de servicios son solo algunos ejemplos de cómo esta herramienta puede beneficiar a las empresas de gestión de residuos y ayudarles a distinguirse en un mercado cada vez más competitivo y exigente con los parámetros ambientales. Desde TECNALIA aseguran que “la predicción precisa de escenarios permitirá reducir riesgos de inversión en torno a infraestructuras de gestión de residuos, capturar mayor valor económico en torno a materias primas a escala local y territorial, anticipar nuevos modelos de negocio y mercados, prever necesidades de formación y contratación de personas o activar mayor volumen de oferta-demanda circular”.
Aunque las infraestructuras, equipos y dispositivos electrónicos necesarios para la implementación de la IA en el ámbito de la gestión de residuos se hallan aún en fase de desarrollo, es indudable que, una vez instalada, la digitalización proporcionará una valiosa ventaja competitiva al afianzar una toma de decisiones informada y efectiva. Aún con esto, Iñigo Vegas señala tres desafíos principales a superar: contar con la capacidad necesaria para generar volúmenes masivos de datos de calidad en torno a las múltiples corrientes residuales, conectar dichos datos con los requerimientos de calidad solicitados en las diversas cadenas de suministro y optimizar las rutas de recogida y disposición de las corrientes residuales. “Dicha optimización permite reducir tiempos y costes logísticos, a la vez que contribuye a minimizar la huella de carbono de tales operaciones. Para ello, se desarrollan e implementan algoritmos de optimización tales como algoritmos genéticos, evolutivos, de ahorro, etc.”, puntualiza.
El camino pasa por seguir invirtiendo en I+D+i y fomentar la colaboración público-privada para aprovechar el mayor número de sinergias.
Vegas remarca que en la actualidad han comenzado a emerger nuevos conceptos como los Pasaportes Digitales de Producto, que pueden llegar a constituir una herramienta eficaz para fomentar una mayor transparencia circular de recursos y productos recuperados. “Siempre que se identifica un carencia o desafío tecnológico, surge la oportunidad de desarrollar y monetizar una o varias soluciones. Sin duda alguna, el camino pasa por seguir invirtiendo en I+D+i y fomentar la colaboración público-privada para aprovechar el mayor número de sinergias”, afirma.
En esta misma línea y en palabras de Paula Guerra, “desplegar las capacidades de IA requiere contar con gran cantidad de información para poder analizar y generar nueva data, donde la digitalización de la información se torna fundamental. El principal desafío, sobre todo en países en vías de desarrollo, es contar con una amplia disponibilidad de datos de calidad”. Junto con ello, Guerra esboza los cuatro retos principales para implementar la digitalización en el sector: los altos costos de contar con dispositivos tecnológicos, su el desarrollo y mantenimiento; la “alfabetización digital”, es decir, contar con un equipo y usuarios interesados con el adecuado conocimiento y entrenamiento en tecnologías; la ciberseguridad, el contar con sistemas eficientes de protección de data y privacidad de la información y, como último punto, erigir una robusta infraestructura de sistemas de gestión integral de residuos sólidos para la estandarización de procesos.
"La productividad en tareas de gestión de residuos puede incrementarse en más de un 20% y la calidad de los materiales reciclados puede multiplicarse por más de 1.000 veces, aumentando en más de un 20% la circularidad de productos y recursos", afirma Iñigo Vegas, director de Materiales y Productos de Construcción en TECNALIA.
En estos momentos y de cara al futuro, las administraciones están posicionando la digitalización y la inversión en tecnologías limpias como pilares fundamentales en sus programas de apoyo a la investigación y desarrollo. Una vez reconocida la importancia de impulsar la innovación y adoptar soluciones tecnológicas más sostenibles para abordar los desafíos ambientales y establecer un modelo económico más circular, la apuesta por tecnologías limpias se erige como pieza clave para la consecución de un futuro resiliente. “Desde TECNALIA, como centro de investigación aplicada y desarrollo tecnológico privado estamos también invirtiendo en equipamiento singular para captar, de forma automática, continua y masiva, información de diferente naturaleza (física, morfológica, química, mineralógica) de recursos materiales secundarios e inferir, mediante algoritmia de aprendizaje profundo, otras características de material o producto”, asegura el experto.
Respondiendo al impacto potencial de la IA en la reducción de los residuos y la promoción de prácticas sostenibles, la gerente de Reciveci apunta que “contar con información confiable y oportuna auspiciará un impacto positivo en la generación de residuos, especialmente en temas relacionados con la cantidad y materialidad de los mismos al disponer de procesos de facturación personalizada”. Junto con esta certeza, Guerra señala que la adopción de mejoras significativas en los próximos años que promuevan la implementación de tecnologías digitales pueden llegar a repercutir notablemente a nivel económico “al existir cada vez más presión para reducir los costos operativos y generar un diferencial con la competencia”, a lo que por un lado se suma la posibilidad de satisfacer las expectativas del usuario, pues los clientes cada vez requieren más información en tiempo real, y una efectiva aceleración de la economía circular para atender a los desafíos climáticos, por otro.
Con un enfoque responsable y orientado hacia la sostenibilidad, la inteligencia artificial cuenta con un potencial más que suficiente para llegar a revolucionar la manera en que se gestionan los deshechos e impulsar la transición hacia un modelo económico circular.
Si hablamos del porvenir de la inteligencia artificial al servicio de la planificación de la gestión de residuos, éste se postula como prometedor y emocionante, pues se espera que la IA continúe desempeñando un papel clave en la transformación del sector proporcionando soluciones inteligentes, eficientes y sostenibles. Desde TECNALIA enumeran una serie de hitos que esperan se hayan asentado en el medio-largo plazo, como es el caso de sistemas de recogida de residuos más autónomos; un mayor nivel de sensorización y comunicación entre sistemas de la cadena de suministro inversa; más dispositivos de visión artificial y actuadores robotizados en las plantas de tratamiento; certificaciones automáticas y digitales de la calidad de los productos valorizados o, más a futuro, una menor generación de residuos por la penetración de simuladores de ecodiseño en la fase de concepción de los nuevos productos. “Invertir, diseñar y desarrollar soluciones innovadoras nos permite estar más cercanos y apoyar de una forma más precisa a la industria en sus retos de circularidad”, concluye Iñigo Vegas.
Con la mirada puesta en los próximos años y a medida que avancemos en la integración de la IA en el campo de la gestión de los residuos, será esencial monitorear su desarrollo y los posibles impactos que genere para asegurar que se cumplen las expectativas y beneficios esperados. Paula Guerra objeta que “la transformación digital y, por ende, la generación de datos, proporcionará información cada vez más valiosa para una prestación de servicios más eficiente a nivel global. La transición hacia ciudades inteligentes es una realidad a medio plazo que requerirá de sistemas orientados a satisfacer las necesidades de los usuarios de la manera más oportuna y accesible”.
Si bien aún existen incontables retos y desafíos que superar, la evolución constante de la tecnología y la colaboración entre diferentes actores traerán consigo nuevas oportunidades tanto logísticas como económicas y sociales gracias a la mejora continua de los procesos. Por tanto, con un enfoque responsable y orientado hacia la sostenibilidad, la inteligencia artificial cuenta con un potencial más que suficiente para llegar a revolucionar la manera en que se gestionan los deshechos e impulsar la transición hacia un modelo económico circular que preserve o incluso incremente el valor de los mismos sin comprometer la capacidad ecológica del planeta.
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