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Tecnologías inteligentes al rescate de las ciudades

'Big data', 'machine learning' y nuevas metodologías: ejemplos de cómo la innovación y la ciencia ciudadana pueden lograr urbes más sostenibles

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Si hay un mundo en el que es difícil imaginar qué papel puede tener la alta tecnología es el del reciclaje. Nada más lejos de la realidad: la investigación tecnológica y la innovación cada vez juegan un papel mayor en la recuperación 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 más racional, virando nuestro modelo de consumo hacia una economía circular. Aquí, tres ejemplos de cómo la tecnología puede ayudar a ciudadanos, empresas y administraciones a vivir en urbes más limpias y sostenibles.

El cerebro artificial que reconoce contenedores

Un niño aprende el abecedario a base de verlo una y otra vez hasta que lo interioriza y automatiza. Lo mismo ocurre con las redes neuronales informáticas, unos sistemas que "aprenden de manera precisa lo que se les quiera enseñar", explica Juan José Pantrigo, profesor de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática 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 visión artificial para que un cerebro electrónico 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 ubicación de los contenedores", explica Lucho Palombarani, del equipo desarrollador. Solo entre amarillos y azules hay más de 600.000 en España. "Existen chips que nos indican su nivel de llenado y posición, pero por precio y coste de mantenimiento aún no son escalables", detalla. Palombarani y su colegas encontraron una alternativa viable en las redes neuronales. Para explotarla, primero tenían que capturar imágenes de todos lo contenedores de una ciudad. Eligieron Logroño, montaron una cámara en un coche y recorrieron sus calles. El resultado: más de 90.000 instantáneas geolocalizadas. El material fue remitido al grupo de investigación al que pertenece el profesor Pantrigo, que se encargó de educar a la red para que tuviera claro qué y qué no era un contenedor. "Al principio la máquina se confundía con buzones amarillos o señales azules", recuerda Valvanera Alonso, otra de las integrantes de la iniciativa. Para minimizar el error, la red tuvo que tragar y procesar una enorme cantidad de imágenes de contenedores que, además, tenían que ser tomadas en un entorno de calle, real, para que el cerebro se acostumbrara a condiciones verosímiles.

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.

Una vez recopilado el material y realizado el posterior trabajo de machine learning, Contenedor Go ha dibujado un mapa de todo el parque de contenedores de Logroño, algo esencial para la práctica eficiente de empresas de limpieza y administraciones. Sin embargo, la red, que en esencia es un programa informático, podría aprender otros parámetros y tener más utilidades. "Entre otras, distinguir si un contenedor está pintado con grafitis, quemado o desbordado", cuenta Gema Anguita, también parte de la experiencia. "Pero para ello habría que grabar todos los contenedores desde una perspectiva que permitiese apreciar estos defectos, y después reentrenar otra vez a la red". Pantriago añade otras posibilidades, como la de detectar aparcamientos libres e informar en tiempo real al conductor: "Se ahorrarían emisiones de CO2 y energía y se acortaría el tiempo búsqueda de parking".

Una plataforma abierta para mejorar nuestras ciudades

En urbes como Los Ángeles, el análisis de datos masivo ha logrado que sus calles estén un 80% más limpias. A algo similar aspira Smartwaste, una plataforma de datos abierta y en desarrollo que busca ser una central de información 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 estará conectada a administraciones pero también, por ejemplo, a agendas culturales", explica Marcos Leyes, desarrollador de MINSAIT, una filial de INDRA especialista en transformación digital y una de las artífices del proyecto. "Podremos prever los puntos calientes de acumulación 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.

La plataforma se alimentará de la información que el internet de las cosas y la sensorización puede proveer, como detectores de llenado y sistemas de pesaje en los contenedores. "También estará abierta a otras fuentes de información, como pueden ser las incidencias que reporten los ciudadanos o las redes sociales", detalla Fernando Sanz, especialista en innovación de Ecoembes, también parte del proyecto.

Sanz considera Smartwaste una solución 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 está recogiendo a las horas fijadas y con la frecuencia establecida", ejemplifica. "Con la plataforma sabríamos en todo momento qué se está haciendo en tiempo real. Esto evitaría mucha logística innecesaria". Los actores implicados podrían además adaptar sus actuaciones en función del perfil demográfico de una población o la estacionalidad y simular escenarios especiales, como por ejemplo unas fiestas regionales.

Metodología universal para medir el impacto de los envases

¿Cuánto daña a la naturaleza la fabricación de un recipiente cilíndrico? ¿Lo hace más que uno cúbico? ¿Y que uno esférico? "El diseño de un envase determina el 80% del impacto ambiental de un producto", sostiene Ana Rivas, del equipo de desarrollo de Ecoimpact, una metodología 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 metodología Ecoimpact.
Esquema de funcionamiento de la metodología Ecoimpact.

La clave está, según Rivas, en recabar la máxima cantidad de información objetiva sobre el envase y tratarla de manera casi científica. "Después se realizaría una valoración acompañada de los puntos críticos encontrados y de un listado de recomendaciones para que los envasadores puedan incluirlas en su fase de diseño", amplía la investigadora. Sin olvidar, eso sí, la funcionalidad del recipiente: "Se está potenciando la evaluación de casos de sobreenvasasdo y de envases que, aunque por desgracia aún no cuentan con una alternativa de reciclado, cumplen una misión muy importante en la preservación del producto y la reducción del desperdicio alimentario".

Ecoimpact, impulsado por Ecoembes y en cuyo proceso participan la Cátedra UNESCO y la organización alemana Fraunhofer, tiene como objetivo final potenciar los envases sostenibles. "Para realizar la eco-valoración se tiene en cuenta cómo encaja el envase en el fomento de una economía circular, si está alineado con las reglas de ecodiseño y cuál es su impacto en el sistema de gestión de los residuos", detalla Rivas. Este examen único —que sigue además, según Rivas, las pautas ISO— asentaría las bases de una herramienta universal para el análisis ambiental de los productos aplicable al ámbito europeo.