Cómo la IA puede ayudar a reducir el vertido de residuos
¿Cómo puede la IA ayudar a resolver los problemas más graves del mundo?
No será fácil. Cuando se trata de problemas complejos del mundo real, no se puede pulsar un botón y que la IA le dé la respuesta. Además de un trabajo minucioso, se necesitará la voluntad de experimentar y una verdadera apertura al cambio.
Hera SpA, una de las principales empresas de servicios de Italia, está poniendo en práctica estas virtudes mientras explora cómo la IA puede ayudar a minimizar los residuos de los vertederos destinando más material reutilizable a resultados que son mejores para el medio ambiente.
Hera contrató IBM Garage™ —un marco para la transformación digital— para ayudar a diseñar, generar y escalar una solución de IA. Y Hera trabajó con IBM® Consulting y aplicó IBM Cloud Paks® para modernizar su infraestructura de aplicaciones y lograr una mayor apertura a la innovación.
En 89 plantas, Hera trata
de toneladas de residuos al año
Actualmente, el proceso de reciclaje requiere
personas para detectar manualmente material reutilizable
Como proveedor de servicios de electricidad, gestión del ciclo del agua y calefacción, además de principal empresa italiana en gestión y reciclaje de residuos, Hera está en primera línea de la batalla actual para reducir los residuos y minimizar el daño medioambiental. La empresa tiene fama de innovadora y aporta un espíritu con vocación de futuro a la gestión medioambiental.
Andrea Bonetti, gestor de arquitectura de TI de de Hera, explica: "Hera ha adoptado la economía circular con absoluta convicción." Mientras que las prácticas tradicionales de reciclaje pueden ser una parte del ciclo de reutilización, Hera ofrece soluciones integradas que ayudan a completar el círculo. En el caso de los plásticos, por ejemplo, no solo recupera los residuos, sino que los incorpora a la producción de nuevos productos de alta calidad que son a su vez reciclables. «En la actualidad, en nuestros territorios, se recupera la mayor parte de los residuos», señala Bonetti. «Solo se quema una pequeña parte, pero se quema en plantas de producción de energía a partir de residuos».
El proceso de recuperación, por supuesto, depende de que se encuentre y separe rápidamente el material reutilizable de grandes cantidades de basura. Fue en este proceso donde Bonetti y su compañero, Alessandro Collina, responsable de innovación de TI de Hera, decidieron estudiar cómo la automatización con tecnología de IA podría mejorar la eficiencia y ayudar a dar un nuevo uso a más material.
El reto es doble. Evaluar el potencial de la IA para la clasificación de los residuos es una parte. La otra parte es tener la flexibilidad necesaria para incorporar este tipo de innovación y escalarla a toda la empresa desde el laboratorio.
Actualmente, el personal de Hera analiza los residuos manualmente. Mientras los camiones descargan en la entrada de las plantas y la basura es empujada hacia las cintas transportadoras, los operarios vigilan los materiales recuperables —incluidos plásticos, vidrio, aluminio y material orgánico— y ayudan a dirigir la clasificación posterior. Es un trabajo pesado de por sí, pero considérelo a gran escala: 1400 operarios en 89 plantas. 6,3 millones de toneladas de residuos tratados cada año. En otras palabras, hay potencial para una eficiencia mucho mayor.
La idea es grabar en vídeo la basura entrante y hacer que la IA reconozca las características de los artículos y materiales que pueden ser recuperados y reutilizados. «Esto podría tener una repercusión decisiva en los costes de las actividades de recuperación y eliminación, que es el objetivo de la economía circular», explica Bonetti.
Para hacer realidad esta visión, explica Bonetti, «Necesitábamos un socio que realmente pudiera ir más allá de una mera prueba conceptual y facilitara el proyecto tanto con metodologías de trabajo como con herramientas efectivas. Pensamos que podríamos encontrarlo todo en IBM Garage».
Para el equipo de IBM Garage, centrado en el usuario y en la colaboración, el primer paso hacia una solución fue un taller de design thinking que implicaba obtener una experiencia de primera mano del entorno de trabajo. «La gente de Garage tuvo que "ensuciarse las manos", una metáfora especialmente adecuada en este caso», dice Bonetti. «Por experiencia, hemos aprendido a sumergir a los especialistas del machine learning en la realidad, que siempre es mucho más compleja que el laboratorio. Así que el equipo del Garaje vino a ver una planta. Los residuos son, por definición, deformes y están hacinados, y las condiciones de iluminación son variables. ¡No es como reconocer gatitos en fotografías de Facebook!».
De hecho, los equipos de Hera e IBM Garage se dieron cuenta rápidamente de que las plantas no eran el lugar adecuado para grabar en vídeo. Había demasiado material en muy poco tiempo. En cambio, identificaron un mejor punto de observación en el proceso previo.
Al montar cámaras en camiones de basura, podían grabar en vídeo las cantidades más pequeñas de material que caía de los contenedores. «Sigue siendo un flujo de imágenes extremadamente rápido», señala Bonetti. «Pero el estudio de estas imágenes ha permitido identificar patrones significativos para la evaluación cualitativa de los residuos durante el proceso de recogida, no dentro de la planta, lo que podría mejorar el tiempo y el coste del proceso de transformación».
Además, el equipo de Hera espera correlacionar los datos sobre la calidad de los residuos con los lugares de recogida, lo que ayudará a la empresa a desarrollar campañas de información específicas para ayudar a la gente a diferenciar mejor los residuos.
Siguiendo la metodología ágil de IBM Garage, en ocho semanas Hera y el equipo de IBM Garage crearon conjuntamente y lanzaron un producto mínimo viable (MVP) que incorpora la tecnología de IBM Watson Studio e IBM Watson Machine Learning para generar una herramienta específica para el caso práctico, incluido un modelo de machine learning para reconocer los patrones de residuos clave. Según Collina, «Las herramientas de IBM nos han permitido adoptar ideas que antes solo estaban escritas en papel y hacerlas realidad en un proceso mucho más rápido y ágil».
Collina continúa: «Ahora, el reto más urgente es entender cómo se puede industrializar este proceso. ¿Cómo podemos hacer un prototipo, por ejemplo, en un solo camión durante tal vez un año, con todas las variaciones de iluminación y clima, y seguir obteniendo la información correcta durante todo el año?».
Mientras tanto, para asegurar que su infraestructura de aplicaciones pudiera acomodar la IA de clasificación de residuos, Hera aplicó el concepto de economía circular a su TI interna. Hace algunos años, Hera trabajó con IBM para desarrollar una aplicación personalizada denominada «Beam», que da soporte al negocio del gas de Hera mediante la recopilación de datos casi en tiempo real de los contadores inteligentes de gas. Bonetti, Collina y su equipo vieron el potencial de reciclar la funcionalidad de Beam para otras áreas de negocio, como los servicios medioambientales y la recogida de residuos, extrayendo otros tipos de información de una gama más amplia de dispositivos, incluidas las secuencias de vídeo de cámaras montadas en camiones.
Sin embargo, primero debían modernizar la aplicación. «Beam sigue cumpliendo muy bien su cometido original», señala Bonetti. «Pero una arquitectura monolítica subyacente limitaba el crecimiento y la evolución de la aplicación».
Gracias a IBM Cloud Paks, Hera se liberó de las limitaciones de la arquitectura monolítica y creó Beam IoT, una solución flexible y abierta que puede reutilizarse para dar soporte a casos de uso en toda la empresa multiservicios.
«Nuestra estrategia de evolución de sistemas se basa en tres directrices», señala Bonetti. «Desarrollo nativo de cloud, arquitectura de integración y uso cada vez más refinado de los datos para crear valor». Esas tres directrices se correlacionan perfectamente con las soluciones de IBM que Hera utilizó para transformar Beam en Beam IoT:
El trabajo que Hera está realizando con IBM Garage y las soluciones IBM Cloud Paks y WebSphere no es un proyecto finito; forma parte de un ciclo.
A medida que Bonetti, Collina y sus colaboradores trabajen con el equipo de IBM Garage para aprender a entrenar a la IA para que encuentre residuos recuperables, y cómo escalar dicha innovación al entorno cotidiano, no solo desarrollarán una nueva y valiosa experiencia, sino que también identificarán otras formas de poner en práctica la IA en el sector de los servicios públicos.
La modernización y flexibilidad que Hera ha aportado a Beam IoT infunde una mayor fiabilidad y resiliencia a un sistema crítico, al mismo tiempo que lo abre a la adaptación y expansión continuas.
Y lo que es más importante, dado que estos esfuerzos podrían mejorar drásticamente la rentabilidad de la recuperación de residuos para otros usos, tienen el potencial de influir en un sector, generar un mayor impulso en la economía circular y permitir que el mundo recupere parte de su verdor.
Acerca de Hera SpA
HeraEnlace externo es una de las principales empresas de servicios de Italia, que proporciona distribución de energía, venta de energía, gestión del ciclo de agua, calefacción y servicios de residuos y reciclaje. Opera en las regiones de Emilia-Romaña, Véneto y Friuli, y tiene más de 8000 empleados y más de 6000 millones de euros de ingresos anuales.
Acerca de Hera SpA
HeraEnlace externo es una de las principales empresas de servicios de Italia, que proporciona distribución de energía, venta de energía, gestión del ciclo de agua, calefacción y servicios de residuos y reciclaje. Opera en las regiones de Emilia-Romaña, Véneto y Friuli, y tiene más de 8000 empleados y más de 6000 millones de euros de ingresos anuales.
© Copyright IBM Corporation 2022. IBM Corporation, IBM Security, New Orchard Road, Armonk, NY 10504
Producido en EE. UU., marzo de 2022.
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