Lo que no reciclas tú, lo recicla Max-AI
2022 será, sin duda, el año de despegue de la Inteligencia Artificial. Cada vez son más los sectores de la industria y de la vida en general que aplican algoritmos para facilitarnos las cosas a los humanos, los de la Inteligencia Natural.
El problema es que la Inteligencia Natural no es lo mismo que el sentido común y, todavía menos, de comunidad. Las tasas de cumplimiento con las recomendaciones de separación de residuos distan mucho de lo deseado, y aquí es donde entran en juego las plantas de procesado de residuos, con kilómetros de cintas transportadoras de basura. Se calcula que, en España, una planta de reciclaje mediana pierde alrededor de 1,5 millones de euros anuales en residuos no rescatados que al final acaban en el vertedero general.
¿Cómo se aplica la IA en la separación de residuos?
Belén Garnica es cofundadora y directora financiera de Sadako Technologies, una empresa especializada en desarrollar sistemas de Inteligencia Artificial aplicables a múltiples segmentos de la industria. Dentro de sus actividades, alrededor del año 2013 hubo una que cobró una forma más sólida que el resto: la implementación de la IA en la separación de residuos.
La tecnología utilizada en este caso era la visión computerizada (computer vision). "Nuestra propuesta inicial era, a través de IA y computer vision conseguir unas máquinas que, con un coste razonable, pudiesen separar más material reciclable en las plantas. Así que lo fuimos a plantear a las empresas recicladoras, quienes nos mostraron su interés desde el primer momento".
Los primeros años fueron duros. En Sadako se pusieron a desarrollar tanto el software como la robótica, adaptando máquinas que ya existían. Llegaron a tener dos robots pilotos funcionando, pero las dificultades financieras les obligaron a reorientarse. Ellos desarrollan software de IA y se centraron en eso. Para completar el producto buscaron un partner que aportara su experiencia con maquinaria para el tratamiento de residuos. Y formaron una joint venture con la firma norteamericana Bulk Handling Systems (BHS) para crear Max-AI.
Max-AI es un arco que se coloca por encima de la cinta transportadora de residuos. En él hay unas cámaras de computer vision que detectan selectivamente los materiales reciclables y los separan por categoría a través de unos brazos coordinados.
Así pues, la parte mecánica y de robótica es tarea de BHS, mientras que el aspecto inteligente, los algoritmos, las bases de datos de imágenes y el learning de los robots corren a cargo de Sadako.
¿Cómo logran los robots reconocer los residuos?
Garnica asegura que probablemente el de los residuos es el flujo más complicado de reconocer.
"Cualquier objeto que se produce puede acabar en la basura. Esto incluye todo tipo de productos, de materiales, colores, formas, tonos, brillos... Además, no todo llega a la planta de reciclaje en perfectas condiciones. Lo normal es que llegue roto, chafado, sucio, arrugado... Y todo mezclado. Informáticamente, reconocer productos y materiales con sus cerca de 200 subcategorías, es muy complejo".
Belén Garnica, cofundadora y directora financiera de Sadako
Inicialmente se aplicaron técnicas de visión por computadora más tradicionales, que ya estaban en el mercado, pero los rendimientos no eran óptimos. A fin de cuentas, el activo principal de Sadako son las bases de datos con millones de imágenes etiquetadas. "Esto quiere decir que alguna persona con conocimiento de los tipos de material y agudez visual ha identificado en cada una de las imágenes llenas de residuos los objetos que son, a fin de asociar esos conjuntos de píxeles a sus respectivas categorías", explica la responsable de Sadako.
La complejidad se multiplica cada vez que hacen un cliente en un nuevo país, ya que se abre un nuevo universo de productos, formas y marcas distintas que hay que empezar a etiquetar de nuevo.
El training
Garnica explica que a base de mostrarle a sus sistemas millones de imágenes con su correspondiente etiqueta en cada objeto, el ordenador se va confeccionando una fórmula que le permite identificar nuevas imágenes sin otras ayudas. Esta fórmula, una vez consolidada, es lo que posteriormente se transfiere a los robots de las plantas de separación de residuos.
"Todas estas imágenes las trasladamos al marco de Inteligencia Artificial del robot, que acabará aprendiendo por sí solo y haciéndose sus propias fórmulas para reconocer los residuos. Yo siempre pongo el ejemplo del niño al que muestras cada día una botella de agua, y al cabo de muchos días le presentas una botella chafada, y el niño reconocerá igualmente una botella de agua".
Belén Garnica, cofundadora y directora financiera de Sadako
A medida que se va afinando la fórmula de identificación de objetos y se van sumando nuevas imágenes a sus bancos de datos, los técnicos actualizan el software de los robots para mejorar su rendimiento.
Actualmente existen alrededor de 150 unidades de Max-AI repartidos en cuatro continentes del mundo.
