A gestao de residuos solidos na America Latina e no Caribe comeca a incorporar ferramentas digitais que podem mudar a forma como as cidades recuperam materiais, organizam seus servicos e reduzem perdas nas plantas de classificacao. Um piloto de inovacao desenvolvido pelo Banco Interamericano de Desenvolvimento no Brasil oferece um caso concreto para observar esse processo.
A experiencia foi realizada no Consorcio Intermunicipal do Medio Vale do Itajai, conhecido como CIMVI, integrado por 14 municipalidades brasileiras. O consorcio e responsavel pela coleta, classificacao, valorizacao e disposicao final dos residuos municipais, e um de seus desafios centrais era melhorar a separacao de materiais reciclaveis gerida junto a uma cooperativa de recicladores de base.
Para enfrentar esse ponto, foi implementado um modelo de inteligencia artificial de reconhecimento de materiais baseado em uma rede neural convolucional profunda. O sistema utilizou cameras e escaneres para observar os residuos reciclaveis que passavam pela esteira transportadora da planta de classificacao, especialmente na saida do rejeito, com o objetivo de identificar oportunidades para aumentar a recuperacao de materiais.
Durante os sete meses do projeto, foram captadas imagens de 153 milhoes de objetos, analisados, classificados e quantificados por volume segundo as categorias requeridas pelo CIMVI. A tecnologia identificou 111 tipos de materiais reciclaveis e organizou as informacoes em paineis de dados interativos, o que permitiu detectar gargalos na operacao e orientar medidas corretivas.
Entre os resultados informados, o piloto desenhou um sistema de alertas para avisar quando se perdiam mais de quatro itens por minuto ou quando as perdas superavam 2% do total processado nesse intervalo. Esses alertas, enviados em tempo real por mensagem de texto ou correio eletronico, contribuiram para reduzir em 5% a geracao de rejeito.
As informacoes tambem permitiram priorizar materiais por valor de mercado, frequencia e tamanho, alem de reorganizar o trabalho da cooperativa. A analise de dados facilitou a implementacao de tres turnos de trabalho, reduziu horas extras e melhorou o desempenho operacional. A incorporacao de inteligencia artificial aumentou em 30% a quantidade de residuos reciclaveis destinados a comercializacao.
O caso mostra que a inovacao ambiental nao depende apenas de novas maquinas, mas da capacidade de produzir dados uteis, interpreta-los e traduzi-los em decisoes de gestao. Para as cidades da regiao, essa abordagem pode ajudar a melhorar servicos, fortalecer recicladores, reduzir desperdicios e avancar para uma economia circular mais robusta, desde que a tecnologia seja integrada a instituicoes, infraestrutura e condicoes de trabalho adequadas.
A ferramenta desenvolvida pela Greyparrot foi apresentada como modular, escalavel e replicavel em diferentes geografias, com requisitos basicos como uma esteira de separacao em funcionamento, eletricidade e internet. O desafio para a America Latina e o Caribe sera converter esse tipo de piloto em capacidades sustentadas, acessiveis e adaptadas as realidades territoriais de cada sistema de gestao de residuos.
