En la última década, la Inteligencia Artificial (IA) ha ido cimentando su posición como uno de los avances tecnológicos más significativos de nuestro tiempo. El futuro, parece, ya ha llegado, y con él un sinfín de oportunidades y retos. En la ciudad de Madrid, el ayuntamiento ha decidido aprovechar la IA para hacer de la capital un lugar más limpio.
La iniciativa es pionera en España y consiste en la incorporación de un nuevo proyecto al dispositivo de limpieza viaria del ayuntamiento. El proyecto permitirá que vehículos de inspección realicen una labor de reconocimiento visual gracias a la IA. Su misión será detectar aquellos residuos que han sido depositados fuera de los contenedores.
Una vez completada la primera fase piloto, estos “vehículos espía”, como han sido apodados, operarán plenamente en los distritos de Carabanchel, Usera y Villaverde. Cada distrito contará con un vehículo que entrará en servicio este próximo mes. Borja Carabante, delegado de Urbanismo, Medio Ambiente y Movilidad, visitó el parque de limpieza de María Odiaga en Carabanchel para presentar los detalles de este innovador proyecto.
El desarrollo del proyecto ha estado a cargo de la empresa FCC Medio Ambiente, adjudicataria del Lote 6 del contrato de limpieza viaria. Durante la fase de prueba, un vehículo de inspección fue equipado con cámaras capaces de analizar el contexto y los objetos que va captando a lo largo de su recorrido.
Estos dispositivos realizan el reconocimiento visual mediante el uso de sensores y el desarrollo de algoritmos basados en Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning. Esta disciplina dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones. El sistema permite al vehículo detectar, de manera proactiva y automática, aquellos residuos que se encuentran abandonados junto a los contenedores durante su ruta por las calles de Madrid.
Con la puesta en marcha de este proyecto, el Área de Urbanismo, Medio Ambiente y Movilidad espera reducir el tiempo medio de actuación para la retirada de estos residuos en más de un 50%. Estos residuos, al ser depositados fuera de los contenedores, pueden generar focos de suciedad y problemas estéticos en el paisaje urbano.
Los vehículos de inspección dotados con reconocimiento visual registran todas las incidencias recogidas, tanto las que afectan a pequeños residuos (una caja, por ejemplo) como las que conciernen a muebles y enseres voluminosos. Este registro de incidencias permite liberar al personal de la tarea rutinaria de detección de residuos, pudiéndose dedicar a otras tareas del servicio.
La tramitación de las incidencias desde el vehículo se produce de manera instantánea, ya que toda la información llega en tiempo real al centro de seguimiento de los servicios del cantón de limpieza. Esto agiliza la asignación de la incidencia al vehículo más cercano o al equipo más adecuado para recoger cada tipo de residuo.
El sistema clasifica la información en base a la identificación de las anomalías detectadas en el entorno de los contenedores, comunica cada caso al centro de datos y genera un registro en la plataforma digital. Esta información sirve para que todos los registros sean ordenados en un cuadro de mando que muestre las ubicaciones, los barrios, así como los días o periodos con un mayor volumen de anomalías.
Solo en Villaverde, Carabanchel y Usera, los distritos en los que se pondrá en marcha el proyecto, se realizan más de 2.000 actuaciones de estas circunstancias de media al día. De hecho, se realizan 2.100 recogidas de residuos abandonados, fundamentalmente con camiones caja abierta en servicios 24 horas. A eso hay que sumar una media de 260 incidencias notificadas por los operarios de barrido manual, principalmente de muebles y enseres, a través de la aplicación móvil de la que disponen.
El éxito de este proyecto ha sido posible tras un intenso trabajo de entrenamiento y calibración de los sensores hasta lograr una alta precisión a la hora de ser capaz de detectar los residuos. Este entrenamiento se completo con sesiones de grabación con el vehículo en el entorno real de las calles de Madrid para que el sistema se adaptase a distintos escenarios y condiciones de iluminación o meteorológicas.
Con su puesta en marcha efectiva, el modelo seguirá perfeccionándose ya que cada grabación permitirá mejorar su diseño inicial y su capacidad de detección a través de este entrenamiento en tiempo real. Además, para cumplir con la legislación en materia de protección de datos, se ha incorporado un programa que pixela automáticamente a las personas y los vehículos que las cámaras captan durante su recorrido.