El proyecto A.S.D.O. (Automatic System of Differentiation and Organization) es una iniciativa desarrollada por un grupo de alumnos de la Escuela Técnica N°11 Manuel Belgrano para automatizar la separación de residuos en centros de reciclaje utilizando inteligencia artificial. Su objetivo principal es mejorar la eficiencia y la seguridad de los procesos de reciclaje, reemplazando la mano de obra humana en tareas insalubres.
Quisimos hacer nuestro aporte ecológico porque vemos cómo día a día la contaminación y la falta de reciclado es mayor; nos pareció bien la posibilidad de aplicar lo que estamos aprendiendo en la escuela técnica y lo vinculamos con las prácticas profesionalizantes que se dictan en sexto año. Observando las condiciones de trabajo insalubres y poco eficientes en los centros de reciclaje locales, donde los trabajadores separan los residuos manualmente nos pareció buena idea buscar cómo podríamos aportar en esta área mejorando estas tareas mediante la automatización y el uso de IA.
Si bien las siglas de A.S.D.O. hacen referencia a “Automatic System of Differentiation and Organization” lo cual traducido al español sería “Sistema Automático de Separación y Diferenciación”, el proyecto abarca muchísimo más que solo eso. Y es que además de la parte industrial del mismo, se busca la realización de una campaña de concientización sobre el reciclaje así como el trabajo de investigación para mejorar al máximo la condición laboral del personal de manejo de residuos y sobre nuevas tecnologías, capaces de mejorar la eficiencia y reducir el impacto negativo sobre el ambiente.
El proyecto utiliza un modelo de IA basado en YOLOv8x, que es una red neuronal convolucional diseñada para la detección rápida y precisa de objetos en imágenes. El modelo clasifica los residuos y da instrucciones a los actuadores mecánicos para su separación
Las características clave incluyen un sistema de visión por computadora basado en YOLOv8x, actuadores mecánicos para la separación de residuos, y una infraestructura de procesamiento de datos que maneja un conjunto de datos de 120,000 imágenes.
Un punto que genera cierta incertidumbre al momento de plantear la implementación de A.S.D.O. Es la eficacia de su reconocimiento. Si bien esto se encuentra detallado en la sección dedicada a la inteligencia artificial, no está de más dar un pequeño resumen un tanto más sencillo.
La detección de los residuos como ya comentamos viene por parte de una I.A. La cual en base a parámetros definidos por un complejo proceso de entrenamiento determina las características de cada elemento. Este entrenamiento se realiza con un conjunto de archivos de imagen donde se pueden apreciar los residuos y un conjunto de “etiquetas” encargadas de definir la posición específica de los residuos y su tipo. Con esto se procede a entrenar un modelo de clasificación. Existen variedad de modelos, en concreto nosotros trabajamos con YOLOv8x que, a grandes rasgos, es un modelo que requiere una mayor potencia de cómputo pero a cambio ofrece resultados mucho más precisos. Es por esto que tomamos como confiables los resultados.
El proyecto espera mejorar las condiciones laborales en los centros de reciclaje, proporcionando un entorno de trabajo más seguro y eficiente, y ofreciendo nuevas oportunidades laborales a los trabajadores desplazados por la automatización.
A la hora de presentar la propuesta A.S.D.O., esta es una de las preguntas más recurrentes, somos conscientes de que al momento de implementar el sistema, aquellos trabajadores dedicados a las secciones mencionadas anteriormente se verán desplazados. Es por eso que, además de trabajar en el desarrollo de la tecnología y la investigación, dedicamos un apartado específico a la reorganización laboral que provocaría la puesta en funcionamiento de A.S.D.O.
Como primera medida tenemos la implementación de capacitaciones para la posterior derivación de los empleados a diversos puestos requeridos para el correcto funcionamiento del nuevo sistema. Ya que si bien se va a automatizar una sección del proceso, es importante contar con trabajadores capacitados para las tareas de mantenimiento, puesta en marcha y control de las diferentes infraestructuras. La segunda medida planteada consiste en la derivación del personal de separación a las labores posteriores, tales como: procesado, empaquetado, distribución y tratamiento de los mismos. Si bien esto puede tomarse como innecesario, dado que es natural pensar que con la cantidad actual de trabajadores se cubren las necesidades, hay que tomar en cuenta el factor de eficiencia de A.S.D.O. Ya que, a diferencia del separado manual, este es capaz de trabajar de forma constante las 24 horas del día los 7 días de la semana, sin presentar la más mínima pérdida en la producción.
Es normal pensar que si a la hora de plantear el proyecto se tomaron tantos recaudos en lo que respecta a la reorganización de los trabajadores, la idea es generar un impacto positivo en ellos así como en la eficiencia. Y nada más lejos de la realidad, dado que el propósito principal del proyecto está orientado a evitar la exposición de los empleados a condiciones insalubres.
Los principales riesgos a los cuales se exponen día a día vienen por la existencia materiales peligrosos que pueden encontrarse en la basura como productos químicos, materiales inflamables, tóxicos, corrosivos o explosivos. Los residuos peligrosos pueden provenir de diversas fuentes, como la industria, la agricultura, la minería, etc. Es importante manejar adecuadamente los residuos peligrosos para minimizar los riesgos para la salud humana y el medio ambiente. Esto puede incluir su almacenamiento, transporte, tratamiento y eliminación adecuados.
El proyecto A.S.D.O. contribuirá significativamente a la sostenibilidad ambiental al mejorar la eficiencia de la separación de residuos en los centros de reciclaje. La automatización de este proceso mediante inteligencia artificial permite una clasificación más precisa y rápida, lo que aumenta la cantidad de materiales reciclables que pueden ser recuperados y reutilizados. Esto reduce la contaminación cruzada entre diferentes tipos de materiales y disminuye la cantidad de residuos que terminan en vertederos, reduciendo así las emisiones de metano. Además, al mejorar las tasas de reciclaje, se reduce la demanda de recursos vírgenes, preservando los ecosistemas y disminuyendo los impactos ambientales asociados con la extracción de materiales.
Además, A.S.D.O. promueve la educación y la concienciación ambiental al integrar tecnologías avanzadas en un entorno escolar, lo que puede inspirar comportamientos sostenibles tanto a nivel individual como comunitario. El éxito del proyecto también puede incentivar la innovación en la gestión de residuos y fomentar la adopción de tecnologías similares por otras instituciones y empresas, acelerando así el desarrollo de soluciones sostenibles. Al facilitar la integración en modelos de economía circular, A.S.D.O. ayuda a construir sistemas económicos más resilientes y sostenibles, maximizando el valor de los productos y minimizando la generación de residuos.
Sí, se han realizado pruebas iniciales para evaluar la viabilidad del modelo de IA y su integración con los actuadores mecánicos, y los resultados han sido prometedores, aunque se requiere más desarrollo y optimización.
Las métricas incluirán la precisión y velocidad de clasificación de residuos, el tiempo de inactividad del sistema, la reducción en la exposición de los trabajadores a condiciones insalubres, y el aumento en la cantidad de residuos reciclados.