EcoRouteAI: Optimización de ecopuntos con Inteligencia Artificial

El Plan Estratégico para los Residuos Urbanos (PERSU) 2030 definió metas ambiciosas para la gestión de residuos en Portugal, con el objetivo de aumentar el reciclaje y mejorar la sostenibilidad ambiental. Sin embargo, los actuales índices de reciclaje y separación de residuos siguen siendo insuficientes, tanto a nivel nacional como europeo, creando desafíos significativos para el cumplimiento de estos objetivos.

En respuesta a este escenario, un proyecto innovador se está desarrollando en asociación entre NILG.AI y ALGAR, enfocado en aumentar la eficiencia de la recogida selectiva de residuos en el Algarve. Este proyecto utiliza Inteligencia Artificial (IA) para optimizar la ubicación de ecopuntos, haciendo que el acceso a la recogida selectiva sea más eficiente y accesible para la población.

El proyecto fue ganador del Data Changemaker of the Year, premio nacional otorgado por la Data Science Portuguese Association (DSPA) y la NOVA School of Business and Economics (NOVA SBE) por su impacto a nivel ambiental.

El sistema: predicción de demanda, análisis de imágenes y optimización

Se utilizaron fuentes internas y externas, abarcando un período de 3 años de la región del Algarve. Los datos son de naturaleza multimodal, específicamente: datos temporales, geoespaciales, e imágenes. En particular:

• Historial de recogidas de residuos para cada ecopunto en el Algarve, con registros diarios de la cantidad de plástico, vidrio y papel recolectados.
• Geolocalización exacta de todos los ecopuntos en la región.
• Datos demográficos de censos, incluyendo información sobre direcciones, densidad de población y otras variables relevantes.
• Información sobre la red viaria, incluyendo dirección y ancho de las carreteras, así como la ubicación de servicios adyacentes, como restaurantes, hospitales y escuelas.
• Imágenes de calles y satélite desde Google Satellite View, utilizadas para identificar, descartar y priorizar ubicaciones basándose en los criterios de elegibilidad para la instalación de nuevos contenedores.

El volumen de datos es extenso, con 1,4M de registros de recogidas, 15k ecopuntos en el Algarve, múltiples variables y fuentes de datos multimodales, asegurando un análisis detallado y preciso para optimizar la distribución de los ecopuntos.

Modelos predictivos: ¿Cuántos residuos se generarán? ¿Es posible instalar un ecopunto?

Además, se crearon modelos predictivos para estimar la producción de residuos en nuevas áreas, y los datos de imágenes de calles se utilizan para evaluar la viabilidad de las ubicaciones, asegurando que cumplan con los requisitos necesarios para la instalación de los contenedores. El sistema también incluye modelos de optimización heurística, que analizan la red de ecopuntos existente y sugieren ajustes para maximizar la eficiencia de la recogida de residuos.

Impacto del proyecto

El impacto de esta solución es significativo. En fase piloto en los municipios de Lagoa y São Brás de Alportel, el sistema de IA ya ha demostrado una coincidencia superior al 80% entre sus sugerencias y las decisiones tomadas por especialistas humanos. Basándose en estos resultados, el objetivo es expandir la implementación de la solución a toda la región del Algarve, y eventualmente escalar el proyecto a otras áreas del país.

Este proyecto no solo ayuda a mejorar la gestión de residuos a nivel local, sino que también tiene el potencial de contribuir a los objetivos nacionales y europeos de sostenibilidad. Al aumentar el acceso de la población a la recogida selectiva, la solución promueve una mayor adhesión al proceso de reciclaje, lo que se traduce en un aumento significativo en la cantidad de residuos reciclados. Además, el sistema optimiza los recursos disponibles, reduciendo el tiempo y los costes implicados en la identificación de ubicaciones para nuevos ecopuntos y mejorando la eficiencia del proceso de recogida.

La implementación de este tipo de tecnología también abre nuevas oportunidades. En fases futuras, el sistema podrá sugerir la reubicación de ecopuntos existentes y optimizar las rutas de recogida, ajustando dinámicamente el proceso a las necesidades diarias de la población y de las empresas responsables de la recogida.

Con el proyecto en crecimiento, existe un potencial significativo de expansión a otras áreas y municipios, con el objetivo de alcanzar una cobertura de hasta el 60% de la población portuguesa. Este impacto refuerza la importancia de invertir en soluciones tecnológicas avanzadas, como la IA, para resolver problemas complejos relacionados con la gestión de residuos y la sostenibilidad.