La gestion de residuos solidos en America Latina y el Caribe empieza a incorporar herramientas digitales que pueden cambiar la forma en que las ciudades recuperan materiales, organizan sus servicios y reducen perdidas en las plantas de clasificacion. Un piloto de innovacion desarrollado por el Banco Interamericano de Desarrollo en Brasil ofrece un caso concreto para observar ese proceso.
La experiencia se realizo en el Consorcio Intermunicipal do Medio Vale do Itajai, conocido como CIMVI, integrado por 14 municipalidades brasileñas. El consorcio tiene a su cargo la recoleccion, clasificacion, valorizacion y disposicion final de residuos municipales, y uno de sus desafios centrales era mejorar la separacion de materiales reciclables gestionada junto a una cooperativa de recicladores de base.
Para abordar ese punto se implemento un modelo de inteligencia artificial de reconocimiento de materiales basado en una red neuronal convolucional profunda. El sistema utilizo camaras y escaneres para observar los residuos reciclables que pasaban por la banda transportadora de la planta de clasificacion, especialmente en la salida del rechazo, con el objetivo de identificar oportunidades para aumentar la recuperacion de materiales.
Durante los siete meses del proyecto se captaron imagenes de 153 millones de objetos, que fueron analizados, clasificados y cuantificados por volumen segun las categorias requeridas por CIMVI. La tecnologia identifico 111 tipos de materiales reciclables y organizo la informacion en tableros de datos interactivos, lo que permitio detectar cuellos de botella en la operacion y orientar medidas correctivas.
Entre los resultados informados, el piloto diseño un sistema de alertas para advertir cuando se perdian mas de cuatro articulos por minuto o cuando las perdidas superaban el 2% del total procesado en ese intervalo. Esas alertas, enviadas en tiempo real por mensaje de texto o correo electronico, contribuyeron a reducir en 5% la generacion de rechazo.
La informacion tambien permitio priorizar materiales por valor de mercado, frecuencia y tamaño, ademas de reorganizar el trabajo de la cooperativa. El analisis de datos facilito la implementacion de tres turnos, redujo horas extras y mejoro el desempeño operativo. La incorporacion de inteligencia artificial incremento en 30% la cantidad de residuos reciclables destinados a comercializacion.
El caso muestra que la innovacion ambiental no depende solo de nuevas maquinas, sino de la capacidad de producir datos utiles, interpretarlos y traducirlos en decisiones de gestion. Para las ciudades de la region, ese enfoque puede ayudar a mejorar servicios, fortalecer a los recicladores, reducir desperdicios y avanzar hacia una economia circular mas robusta, siempre que la tecnologia se integre con instituciones, infraestructura y condiciones laborales adecuadas.
La herramienta desarrollada por Greyparrot fue presentada como modular, escalable y replicable en distintas geografias, con requerimientos basicos como una banda de separacion operativa, electricidad e internet. El desafio para America Latina y el Caribe sera convertir este tipo de pilotos en capacidades sostenidas, accesibles y adaptadas a las realidades territoriales de cada sistema de gestion de residuos.
