Formas de usar IA para separar reciclables, reconocer y medir residuos de alimentos, observar el uso del agua y detectar fugas

1. Empresa estadounidense de soluciones de gestión de residuos en Louisville, 'AMP Robotics'

• Esta empresa presentó una tecnología que reconoce y clasifica automáticamente materiales reciclables entre la basura mediante robótica, visión por computadora y aprendizaje profundo, y ofrece esta tecnología a instalaciones de clasificación de reciclables
• 'AMP Cortex High-Speed Robotics System' y 'AMP Neuron AI Platform' son los elementos clave
• AMP Cortex High-Speed Robotics System automatiza con robots la tarea de identificar y clasificar reciclables dentro de la basura; es un sistema en el que el robot encuentra materiales reciclables entre los residuos y los separa
• AMP Neuron AI Platform sigue aprendiendo por sí sola al reconocer color, textura, forma, tamaño, patrón y etiquetas de marca de los residuos para identificar la basura y su reciclabilidad; esto guía al robot para tomar los reciclables y colocarlos en otro lugar
• Proceso de clasificación de reciclables:
  → Cuando la basura pasa sobre una cinta transportadora en una instalación de clasificación de reciclables, una cámara la captura
  → AMP Neuron AI Platform reconoce entre ella características específicas de materiales reciclables mediante visión por computadora
  → Esto identifica polímeros plásticos, tipos de papel, envases metálicos y cajas de empaque multicapa, entre otros
  → Caracteriza tanto los reciclables como los residuos que deben clasificarse en otros procesos
  → AMP Neuron AI Platform guía al robot para clasificar los reciclables
  → El robot recoge los reciclables de entre la basura y los coloca en otro lugar
• Puede recoger hasta 80 residuos por minuto y es aproximadamente el doble de rápido que una persona
• Precisión de clasificación: hasta 99%

2. Empresa estadounidense de soluciones de gestión de residuos en Longmont, 'CleanRobotics'

• Esta empresa desarrolló 'TrashBot', un bote de basura inteligente que reconoce y clasifica automáticamente residuos para vertedero y materiales reciclables mediante robótica, visión por computadora y aprendizaje automático
• TrashBot se instala en lugares con mucha afluencia, como aeropuertos, hospitales y estadios
• Proceso de clasificación de reciclables:
  → Cuando las personas tiran basura en TrashBot, una cámara la captura
  → Con visión por computadora y aprendizaje automático verifica si ese residuo es basura para vertedero o reciclable
  → Mediante automatización robótica, clasifica los reciclables en el contenedor de reciclaje y los residuos contaminados en el contenedor de vertedero
• Precisión de clasificación: 95%; esto clasifica residuos con una precisión 300% mayor que la de las personas
• Pero al tirar basura en TrashBot, debe hacerse de una en una

3. Empresa británica de soluciones para la gestión de residuos de alimentos en Londres, 'Winnow'

• Esta empresa presentó una tecnología que reconoce y mide automáticamente residuos de alimentos mediante visión por computadora, aprendizaje automático y una báscula digital, y ofrece esta tecnología a cocinas de hoteles, restaurantes, casinos y cruceros
• La solución llamada 'Winnow Vision System' es clave para reconocer y medir residuos de alimentos con IA
• Para ello se necesita una cámara con detección de movimiento, una tableta y una báscula digital; Winnow proporciona estos dispositivos para la cocina
• La báscula digital se coloca en el piso, la tableta en la pared encima de ella, y la cámara con detección de movimiento se instala debajo de la tableta
• Método de reconocimiento y medición de residuos de alimentos:
  → Cuando se tiran residuos de alimentos en el recipiente colocado sobre la báscula digital, la cámara los captura
  → En ese momento reconoce la imagen de los residuos de alimentos mediante visión por computadora
  → La báscula también mide el peso
  → Esos datos se envían a la tableta
  → En la tableta se puede ver información como el tipo de alimento desechado y su peso
• Antes de reconocer residuos de alimentos con Winnow Vision System, se requiere entrenamiento previo
• Datos de residuos de alimentos que proporciona Winnow Vision System: imagen del residuo de alimento, peso y, si ese residuo se desecha todos los días, costo semanal, costo anual y costo ambiental anual (emisiones de dióxido de carbono)
• Precisión de reconocimiento de alimentos: 80%

4. Empresa israelí de soluciones de gestión del agua en Tel Aviv, 'WINT'

• Esta empresa desarrolló una tecnología que observa el estado de uso del agua dentro de edificios y detecta fugas mediante aprendizaje automático e IoT, y ofrece esta tecnología a instalaciones comerciales, obras de construcción y fabricantes
• WINT ofrece medidores de agua inteligentes y dispositivos de corte de suministro de agua
• Ambos dispositivos deben vincularse al sistema de tuberías del edificio para poder identificar el estado de uso del agua y detectar fugas
• Además, permite cortar el suministro de agua antes de que ocurra un daño mayor
• El medidor aprende y analiza con aprendizaje automático los patrones normales de flujo de agua del edificio; esto tarda de 3 a 4 semanas
• Una vez identificados esos patrones normales de flujo de agua, después también puede detectar patrones anormales como fugas
• El medidor se comunica con la nube mediante una red inalámbrica
• Si detecta un problema, envía alertas en tiempo real al responsable por medio de una app, indicando la ubicación exacta donde ocurrió la fuga
• Patrones normales de flujo de agua que analiza el medidor: 'la cantidad de agua que normalmente se usa para llenar una piscina', 'la cantidad de agua que normalmente se usa en la cocina y el baño', 'los momentos en que se usa el agua'
• Patrones anormales de flujo de agua que el medidor analiza en tiempo real: aplica IA y aprendizaje profundo para identificar si 'la piscina no se está llenando correctamente' o si 'el consumo de agua aumentó bruscamente desde una fuente no prevista', entre otros
• Si detecta una situación de emergencia, el dispositivo de WINT puede programarse para cortar automáticamente el suministro de agua; situaciones como fugas graves o roturas de tuberías son ejemplos de emergencia