Tecnolog¨ªas inteligentes al rescate de las ciudades

¡®Big data¡¯, ¡®machine learning¡¯ y nuevas metodolog¨ªas: ejemplos de c¨®mo la innovaci¨®n y la ciencia ciudadana pueden lograr urbes m¨¢s sostenibles

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Si hay un mundo en el que es dif¨ªcil imaginar qu¨¦ papel puede tener la alta tecnolog¨ªa es el del reciclaje. Nada m¨¢s lejos de la realidad: la investigaci¨®n y la innovaci¨®n cada vez juegan un papel mayor en la recuperaci¨®n de residuos y la salud de las ciudades. El big data, la inteligencia artificial y el internet de las cosas son armas para optimizar nuestros recursos, que no son infinitos, y utilizarlos de manera m¨¢s racional, virando nuestro modelo de consumo hacia una econom¨ªa circular. Aqu¨ª, tres ejemplos de c¨®mo la tecnolog¨ªa puede ayudar a ciudadanos, empresas y administraciones a vivir en urbes m¨¢s limpias y sostenibles.

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El cerebro artificial que reconoce contenedores

Un ni?o aprende el abecedario a base de verlo una y otra vez hasta que lo interioriza y automatiza. Lo mismo ocurre con las redes neuronales inform¨¢ticas, unos sistemas que "aprenden de manera precisa lo que se les quiera ense?ar", explica Juan Jos¨¦ Pantrigo, profesor de la Escuela T¨¦cnica Superior de Ingenier¨ªa Inform¨¢tica de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid. Pantrigo forma parte del proyecto Contenedor Go, una experiencia piloto desarrollada en TheCircularLab de Ecoembes que conjuga machine learning y visi¨®n artificial para que un cerebro electr¨®nico sea capaz de detectar, distinguir y localizar el elemento que uno desee. En este caso, contenedores de basura.

"Contenedor Go nace para solventar un problema al que administraciones y gestoras del reciclaje se enfrentan: la ubicaci¨®n de los contenedores", explica Lucho Palombarani, del equipo desarrollador. Solo entre amarillos y azules hay m¨¢s de 600.000 en Espa?a. "Existen chips que nos indican su nivel de llenado y posici¨®n, pero por precio y coste de mantenimiento a¨²n no son escalables", detalla. Palombarani y su colegas encontraron una alternativa viable en las redes neuronales. Para explotarla, primero ten¨ªan que capturar im¨¢genes de todos lo contenedores de una ciudad. Eligieron Logro?o, montaron una c¨¢mara en un coche y recorrieron sus calles. El resultado: m¨¢s de 90.000 instant¨¢neas geolocalizadas. El material fue remitido al grupo de investigaci¨®n al que pertenece el profesor Pantrigo, que se encarg¨® de educar este programa inform¨¢tico para que tuviera claro qu¨¦ y qu¨¦ no era un contenedor. "Al principio la m¨¢quina se confund¨ªa con buzones amarillos o se?ales azules", recuerda Valvanera Alonso, otra de las integrantes de la iniciativa. Para minimizar el error, el software tuvo que procesar una enorme cantidad de im¨¢genes de contenedores que, adem¨¢s, ten¨ªan que ser tomadas en un entorno de calle, real, para que el cerebro se acostumbrara a condiciones veros¨ªmiles.

La red neuronal de Contenedor Go detecta un contenedor amarillo y otro verde en la calle.
La red neuronal de Contenedor Go detecta un contenedor amarillo y otro verde en la calle.Contenedor Go

Una vez hecho el trabajo de machine learning, Contenedor Go ha dibujado un mapa de todo el parque de contenedores de Logro?o, algo esencial para la pr¨¢ctica eficiente de empresas de limpieza y administraciones. Sin embargo, la red podr¨ªa aprender otros par¨¢metros y tener m¨¢s utilidades. "Entre otras, distinguir si un contenedor est¨¢ pintado con grafitis, quemado o desbordado", cuenta Gema Anguita, tambi¨¦n parte de la experiencia. "Pero para ello habr¨ªa que grabar todos los contenedores desde una perspectiva que permitiese apreciar estos defectos, y despu¨¦s reentrenar otra vez a la red". Pantriago a?ade otras posibilidades, como la de detectar aparcamientos libres e informar en tiempo real al conductor: "Se ahorrar¨ªan emisiones de CO2 y energ¨ªa y se acortar¨ªa el tiempo b¨²squeda de parking".

Una plataforma abierta para mejorar nuestras ciudades

En urbes como Los ?ngeles, el an¨¢lisis de datos masivo ha logrado que sus calles est¨¦n un 80% m¨¢s limpias. A algo similar aspira Smartwaste, una plataforma de datos abierta y en desarrollo que busca ser una central de informaci¨®n y ciencia ciudadana para administraciones, empresas y usuarios con la que mejorar los procesos de limpieza, recogida de basuras y reciclaje de una ciudad. "La plataforma estar¨¢ conectada a administraciones pero tambi¨¦n, por ejemplo, a agendas culturales", explica Marcos Leyes, desarrollador de MINSAIT, una filial de INDRA especialista en transformaci¨®n digital y una de las art¨ªfices del proyecto. "Podremos prever los puntos calientes de acumulaci¨®n de basuras y definir, entre otras cosas, la flota de camiones necesaria para cubrir la recogida".

Control de seguimiento del servicio de la plataforma Smartwaste.
Control de seguimiento del servicio de la plataforma Smartwaste.SMARTWASTE

La plataforma se alimentar¨¢ de la informaci¨®n que el internet de las cosas y la sensorizaci¨®n puede proveer, como detectores de llenado y sistemas de pesaje en los contenedores. "Tambi¨¦n estar¨¢ abierta a otras fuentes de informaci¨®n, como pueden ser las incidencias que reporten los ciudadanos o las redes sociales", detalla Fernando Sanz, especialista en innovaci¨®n de Ecoembes, tambi¨¦n parte del proyecto.

Sanz considera Smartwaste una soluci¨®n para el quebradero de cabeza al que algunas administraciones se enfrentan: el cumplimiento del trabajo de las contratas. "Pongamos que un Ayuntamiento quiere saber si la contrata est¨¢ recogiendo a las horas fijadas y con la frecuencia establecida", ejemplifica. "Con la plataforma sabr¨ªamos en todo momento qu¨¦ se est¨¢ haciendo en tiempo real. Esto evitar¨ªa mucha log¨ªstica innecesaria". Los actores implicados podr¨ªan adem¨¢s adaptar sus actuaciones en funci¨®n del perfil demogr¨¢fico de una poblaci¨®n o la estacionalidad y simular escenarios especiales, como por ejemplo unas fiestas regionales.

Metodolog¨ªa universal para medir el impacto de los envases

?Cu¨¢nto da?a a la naturaleza la fabricaci¨®n de un recipiente cil¨ªndrico? ?Lo hace m¨¢s que uno c¨²bico? ?Y que uno esf¨¦rico? "El dise?o de un envase determina el 80% del impacto ambiental de un producto", sostiene Ana Rivas, del equipo de desarrollo de Ecoimpact, una metodolog¨ªa pionera que trata de eco-valorar los envases teniendo en cuenta sus impactos en las fases de su ciclo de vida.

Esquema de funcionamiento de la metodolog¨ªa Ecoimpact.
Esquema de funcionamiento de la metodolog¨ªa Ecoimpact.ECOIMPACT

La clave est¨¢, seg¨²n Rivas, en recabar la m¨¢xima cantidad de informaci¨®n objetiva sobre el envase y tratarla de manera casi cient¨ªfica. "Despu¨¦s se realizar¨ªa una valoraci¨®n acompa?ada de los puntos cr¨ªticos encontrados y de un listado de recomendaciones para que los envasadores puedan incluirlas en su fase de dise?o", ampl¨ªa la investigadora. Sin olvidar, eso s¨ª, la funcionalidad del recipiente: "Se est¨¢ potenciando la evaluaci¨®n de casos de sobreenvasasdo y de envases que, aunque por desgracia a¨²n no cuentan con una alternativa de reciclado, cumplen una misi¨®n muy importante en la preservaci¨®n del producto y la reducci¨®n del desperdicio alimentario".

Ecoimpact, impulsado por Ecoembes y en cuyo proceso participan la C¨¢tedra UNESCO y la organizaci¨®n alemana Fraunhofer, tiene como objetivo final potenciar los envases sostenibles. ¡°Para realizar la eco-valoraci¨®n se tiene en cuenta c¨®mo encaja el envase en el fomento de una econom¨ªa circular, si est¨¢ alineado con las reglas de ecodise?o y cu¨¢l es su impacto en el sistema de gesti¨®n de los residuos¡±, detalla Rivas. Este examen ¨²nico ¡ªque sigue adem¨¢s, seg¨²n Rivas, las pautas ISO¡ª sentar¨ªa las bases de una herramienta universal para el an¨¢lisis ambiental de los productos aplicable al ¨¢mbito europeo.

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