¿Cómo puede ayudar la IA a hacer frente a los desafíos más graves del mundo?
No será sencillo. Cuando se trata de problemas complejos del mundo real, no basta con accionar un interruptor y que la IA le dé la respuesta. Además de un trabajo minucioso, hará falta voluntad de experimentar y una verdadera apertura al cambio.
Hera SpA, una de las principales empresas de servicios públicos de Italia, está poniendo en práctica estas virtudes mientras explora cómo la IA puede ayudar a minimizar los residuos de los vertederos dirigiendo más material reutilizable hacia mejores resultados para el medio ambiente.
Hera interactuó con IBM Garage(un marco para la transformación digital) para ayudar a diseñar, construir y escalar una solución de IA. Y Hera trabajó con IBM Consulting y aplicó IBM Cloud Paks para modernizar su infraestructura de aplicaciones para una mayor apertura a la innovación.
En 89 plantas, Hera trata 6.3 millones de toneladas de residuos al año
Actualmente, el proceso de reciclaje requiere 1,400 personas para detectar manualmente el material reutilizable
Como proveedor de electricidad, gestión del ciclo del agua y servicios de calefacción, y como la mayor empresa italiana de gestión de residuos y reciclaje, 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 está aportando un espíritu de futuro a la gestión medioambiental.
Andrea Bonetti, gerente de Arquitectura de TI de Hera, explica: "Hera ha adoptado, con absoluta convicción, la economía circular". Donde las prácticas tradicionales de reciclaje pueden ser un arco en el ciclo de la reutilización, Hera ofrece soluciones integradas que ayudan a completar el círculo. Con 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. "Hoy en día, en nuestros territorios, se recupera la mayor parte de los residuos", afirma Bonetti. "Solo una pequeña parte acaba quemada, pero esta se quema en plantas de conversión de residuos en energía, produciendo nueva energía".
El proceso de recuperación, por supuesto, depende de encontrar y separar rápidamente el material reutilizable de las enormes cantidades de basura. Fue en este proceso donde Bonetti y su colega, Alessandro Collina, jefe de Innovación de TI de Hera, decidieron explorar cómo la automatización impulsada por IA podría mejorar la eficiencia y ayudar a canalizar más material hacia un nuevo uso.
El desafío es doble. Evaluar el potencial de la IA para la clasificación de residuos es una parte. La otra parte es tener la flexibilidad necesaria para incorporar este tipo de innovación y escalarla desde el laboratorio a las dimensiones de la empresa.
Actualmente, el personal de Hera analiza los residuos manualmente. Mientras los camiones descargan a la entrada de las plantas y la basura es empujada hacia las cintas transportadoras, los observadores vigilan los materiales recuperables (incluyendo plásticos, vidrio, aluminio y material orgánico) y ayudan a dirigir la clasificación posterior. Es un trabajo oneroso por sí solo; pero considérelo a escala: 1.400 observadores en 89 plantas. 6.3 millones de toneladas de residuos tratados cada año. En otras palabras, hay potencial para una eficiencia mucho mayor.
La visión es capturar video de la basura entrante y hacer que la IA reconozca las características de los artículos y materiales que los calificarían para su recuperación y reutilización. "Esto podría tener un impacto decisivo en los costos de las actividades de recuperación y eliminación, que es el enfoque de la economía circular", explica Bonetti.
Para hacer realidad esta visión, explica Bonetti, "necesitábamos un socio que realmente pudiera ir más allá de una prueba de concepto y facilitar el proyecto tanto con metodologías de trabajo como con herramientas eficaces. Pensamos que podíamos encontrar todo esto en el IBM Garage".
Para el equipo de IBM Garage, que se centra en el usuario y en la colaboración, el primer paso hacia una solución fue un taller de pensamiento de diseño que consistió en adquirir experiencia de primera mano sobre el entorno de trabajo. "Los chicos de Garage tuvieron que 'ensuciarse las manos', una metáfora especialmente adecuada en este caso", dice Bonetti. "Hemos aprendido por experiencia a sumergir a los especialistas en aprendizaje automático en la realidad, que siempre es mucho más compleja que el laboratorio. Así que el equipo de Garage vino a ver una planta. Los residuos son, por definición, deformes y están abarrotados, y las condiciones de iluminación son variables. No es como reconocer gatitos en las fotos de Facebook".
De hecho, los equipos de Hera e IBM Garage reconocieron rápidamente que las plantas no eran el lugar adecuado para capturar video. Pasaba demasiado material en muy poco tiempo. En su lugar, identificaron un mejor punto de observación río arriba.
Montando cámaras en los camiones de la basura, podían grabar en video las pequeñas cantidades de material que caían de los contenedores. "Sigue siendo un paso de imágenes extremadamente rápido", dice Bonetti. "Pero el estudio de estas imágenes nos ha permitido identificar patrones significativos para la evaluación cualitativa de los residuos durante el proceso de recolección, no dentro de la planta, lo que podría mejorar el tiempo y el costo del proceso de transformación".
Además, el equipo de Hera espera correlacionar los datos sobre la calidad de los residuos con los lugares de recolección, lo que ayudará a la empresa a desarrollar campañas de información específicas para ayudar a la gente a diferenciar mejor los distintos tipos de residuos.
Siguiendo la ágil metodología IBM Garage, en ocho semanas Hera y el equipo IBM Garage cocrearon y lanzaron un producto mínimo viable (MVP) que incorpora IBM Watson Studio y la tecnología IBM Watson Machine Learning para generar una herramienta específica para el caso de uso, incluido un modelo de aprendizaje automático para reconocer los patrones clave de los residuos. Según Collina, "Las herramientas de IBM nos permitieron tomar ideas que antes solo estaban escritas en papel y hacerlas realidad en un proceso mucho más rápido y ágil".
Collina prosigue: "Ahora, el desafío más urgente es comprender cómo se puede industrializar esto. Cómo podemos hacer un prototipo, por ejemplo, en un solo camión durante quizá un año, con todas las variaciones de iluminación y clima, y seguir obteniendo la información estratégica adecuada durante todo el año".
Mientras tanto, para asegurarse de que su infraestructura de aplicaciones podía dar cabida a la IA de clasificación de residuos, Hera aplicó el concepto de economía circular a su TI interna. Hace algunos años, Hera había trabajado con IBM para desarrollar una aplicación personalizada llamada "Beam", que da soporte al negocio del gas de Hera mediante la recolección 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 recolección de residuos, extrayendo otros tipos de información de una gama más amplia de dispositivos, incluidas las imágenes de video de las cámaras montadas en los camiones.
Primero, sin embargo, necesitaban modernizar la aplicación. "Beam seguía desempeñando muy bien su cometido original", afirma Bonetti. "Pero una arquitectura monolítica subyacente limitaba el crecimiento y la evolución de la aplicación".
Utilizando IBM Cloud Paks, Hera se liberó de las limitaciones del monolito y creó Beam IoT, una solución flexible y abierta que puede reutilizarse para dar soporte a casos de uso en toda la empresa de servicios múltiples.
"Nuestra estrategia de evolución de sistemas se basa en tres pautas", afirma Bonetti. "El desarrollo nativo en la nube, la arquitectura de integración y el uso cada vez más refinado de los datos para crear valor. Esas tres pautas se corresponden perfectamente con las soluciones de IBM que Hera utilizó para convertir 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, sino que forma parte de un ciclo.
A medida que Bonetti, Collina y sus colegas trabajen con el equipo de IBM Garage para aprender a capacitar a la IA para encontrar residuos recuperables, y cómo escalar tal innovación al entorno cotidiano, no solo cultivarán una nueva y valiosa experiencia; también identificarán otras formas de poner a trabajar la IA en el sector de los servicios públicos.
La modernización y la flexibilidad que Hera ha aportado a Beam IoT infunden mayor confianza y resistencia a un sistema crítico, al tiempo que lo abren a la adaptación y la 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 una industria, generando un mayor impulso en la economía circular y permitiendo al mundo recuperar parte de su verde.
Hera (enlace externo a ibm.com) es una empresa multiservicios líder en Italia que ofrece servicios de distribución de energía, venta de energía, gestión del ciclo del agua, calefacción y gestión de residuos y reciclaje. Opera en las regiones de Emilia-Romaña, Véneto y Friuli, emplea a más de 8.000 personas y obtiene unos ingresos anuales de más de 6.000 millones de euros.
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Producido en los Estados Unidos de América, marzo de 2018.
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