EcoRouteAI: Otimização de Ecopontos com Inteligência Artificial

Transformando a Gestão de Resíduos no Algarve

O Plano Estratégico para os Resíduos Urbanos (PERSU) 2030 definiu metas ambiciosas para a gestão de resíduos em Portugal, com o objetivo de aumentar a reciclagem e melhorar a sustentabilidade ambiental. No entanto, os atuais índices de reciclagem e separação de resíduos ainda estão aquém do necessário, tanto a nível nacional quanto europeu, criando desafios significativos para o cumprimento desses objetivos.

Em resposta a este cenário, um projeto inovador está a ser desenvolvido em parceria entre a NILG.AI e a ALGAR, focado em aumentar a eficiência da recolha seletiva de resíduos no Algarve. Este projeto recorre à Inteligência Artificial (IA) para otimizar a localização de ecopontos, tornando o acesso à recolha seletiva mais eficiente e acessível para a população.

O projeto foi o vencedor do Data Changemaker of the Year, prémio nacional atribuido pela Data Science Portuguese Association (DSPA) e a NOVA School of Business and Economics (NOVA SBE) pelo seu impacto a nível ambiental.

O Sistema: Previsão de procura, análise de imagem e otimização

Foram utilizadas fontes internas e externas, abrangendo um período de 3 anos da região do Algarve. Os dados são de natureza multimodal, nomeadamente: dados temporais, geoespaciais, e de imagem. Nomeadamente:

  • Histórico de recolhas de resíduos para cada ecoponto no Algarve, com registos diários da quantidade de plástico, vidro e papel recolhidos.
  • Geolocalização exata de todos os ecopontos na região.
  • Dados demográficos dos censos, incluindo informações sobre moradas, densidade populacional e outras variáveis relevantes.
  • Informação sobre a rede rodoviária, incluindo sentido e largura das estradas, bem como a localização de serviços adjacentes, como restaurantes, hospitais e escolas.
  • Imagens de estradas e de satélite pelo Google Satellite View, utilizadas para identificar, descartar e priorizar localizações com base nas regras de elegibilidade para a instalação de novos contentores.

O volume de dados é extenso, com 1.4M de registos de recolhas, 15k ecopontos no Algarve, múltiplas variáveis e fontes de dados multimodais, assegurando uma análise detalhada e precisa para otimizar a distribuição dos ecopontos.

Modelos Preditivos: Quantos resíduos vão ser gerados? É possível colocar um ecoponto?

Além disso, foram criados modelos preditivos para estimar a produção de resíduos em novas áreas, e os dados de imagens de ruas são utilizados para avaliar a viabilidade das localizações, garantindo que cumprem os requisitos necessários para a instalação dos contentores. O sistema também inclui modelos de otimização heurística, que analisam a rede de ecopontos existente e sugerem ajustes para maximizar a eficiência da recolha de resíduos.

Impacto do Projeto

O impacto desta solução é significativo. Em fase piloto nos municípios de Lagoa e São Brás de Alportel, o sistema de IA já demonstrou uma concordância de mais de 80% entre as suas sugestões e as decisões tomadas por especialistas humanos. Com base nesses resultados, o objetivo é expandir a implementação da solução para toda a região do Algarve, e eventualmente escalar o projeto para outras áreas do país.

Este projeto não só ajuda a melhorar a gestão de resíduos a nível local, como também tem o potencial de contribuir para as metas nacionais e europeias de sustentabilidade. Ao aumentar o acesso da população à recolha seletiva, a solução promove uma maior adesão ao processo de reciclagem, o que se traduz em um aumento significativo na quantidade de resíduos reciclados. Além disso, o sistema otimiza os recursos disponíveis, reduzindo o tempo e os custos envolvidos na identificação de locais para novos ecopontos e melhorando a eficiência do processo de recolha.

A implementação deste tipo de tecnologia também abre caminho para novas oportunidades. Em fases futuras, o sistema poderá sugerir a realocação de ecopontos existentes e otimizar as rotas de recolha, ajustando dinamicamente o processo às necessidades diárias da população e das empresas responsáveis pela recolha.

Com o projeto a crescer, existe um potencial significativo de expansão para outras áreas e municípios, com o objetivo de atingir uma cobertura de até 60% da população portuguesa. Este impacto reforça a importância de investir em soluções tecnológicas avançadas, como a IA, para resolver problemas complexos relacionados à gestão de resíduos e sustentabilidade.

Like this story?

Subscribe to Our Newsletter

Special offers, latest news and quality content in your inbox.

Signup single post

Consent(Required)
This field is for validation purposes and should be left unchanged.

Recommended Articles

Article
Overcoming Digital Transformation Challenges: Expert Tips

Beyond Anarchy: Climbing the Digital Transformation Ladder Ready to move past digital chaos and embrace data-driven decisions? This list tackles 8 key digital transformation challenges, guiding you from basic SOPs to advanced AI. We’ll cover hurdles like legacy system integration, cultural resistance, security concerns, talent shortages, and budget constraints. Learn how to define your digital […]

Read More
Article
8 Analytic Data Solutions Powering Businesses in 2025

Unlocking the Power of Data: A 2025 Perspective In 2025, data is the key to smart decisions. This listicle spotlights eight leading analytic data solutions—Tableau, Microsoft Power BI, Google BigQuery, Amazon Redshift, Snowflake, Apache Spark, SAS Analytics, and Databricks—to help your business thrive. We'll show you how these platforms transform raw data into actionable insights, […]

Read More
Article
Small Business Data Analytics: Boost Growth Effectively

Why Small Business Data Analytics Is Your Competitive Edge The business world has changed. Small business data analytics isn’t a fancy extra anymore—it’s essential for staying afloat and growing. Easy-to-use analytics tools are helping small and medium-sized businesses (SMBs) go from reacting to problems to anticipating them, like predicting market trends and what customers will […]

Read More