En la actualidad, la gestión y clasificación de residuos es uno de los mayores problemas a los que se enfrenta la sociedad. La cantidad de residuos generados en los núcleos de población es cada vez mayor, lo que empeora el problema. El reciclaje y la reutilización son la principal solución al mismo. Sin embargo, a la hora de reciclar los diversos residuos es necesario mantener una separación correcta de los distintos tipos existentes para que puedan ser tratados correctamente. Debido a la complejidad de este problema, el uso de la Inteligencia artificial para clasificación los residuos junto a tecnologías de la Industria 4.0 permiten mejorar los resultados y la eficiencia de estos procesos.
La creciente necesidad de reducir los residuos generados hace que sea imperativo reciclar todos los elementos posibles, para ello es necesario separar los distintos tipos de residuos, lo cual permita llevar a cabo el tratamiento adecuado con cada uno. A pesar de contar con cubos específicos para el reciclaje, en los que se separan los residuos antes de llegar a las plantas, es inevitable que se produzcan errores. Además, existe un gran número de personas que aún no recicla.
Tradicionalmente, en las plantas de reciclaje, la labor de separación se ha llevado a cabo de forma manual por personas que, además de separar dichos residuos, se encargaban de clasificar los distintos tipos. Hoy en día, gracias a los últimos avances, especialmente de la Inteligencia Artificial, es posible facilitar, e incluso automatizar esta tarea. Al utilizar la inteligencia Artificial para la clasificación de residuos junto a brazos robóticos, se consigue realizar esta labor de forma rápida y eficiente.
Por otro lado, no solo se han aplicado estas técnicas en plantas de tratamiento de residuos, también se ha tratado de aplicar la clasificación de residuos en cubos y contenedores inteligentes que, mediante Inteligencia Artificial, clasifican los residuos según son desechados. Aunque por ahora, este tipo de clasificación no da tan buenos resultados como la aplicada en las propias pantas de reciclaje. 
Para poder aplicar la Inteligencia artificial para la clasificación de residuos es necesario realizar varios pasos previos hasta conseguir una estación plenamente funcional.
Para empezar, es recomendable que la captura de datos se haga con la estación que se pretende que quede instalada finalmente. De esta forma, habrá pocas diferencias entre el proceso de pruebas y el real, ahorrando bastante tiempo. En esta estación será necesario ajustar los parámetros de captura de la cámara y determinar la iluminación a utilizar, así como los datos a obtener.
Además, se necesitan un gran número de imágenes (miles de ellas) con las que se pueda entrenar al modelo de Inteligencia Artificial. Al entrenar un modelo, lo que se hace es enseñarle los objetos que queremos que detecte en la imagen (obteniendo así su posición) y como queremos que los clasifique. Por este motivo, son necesarias miles de imágenes, ya que el modelo debe aprender a reconocer todos los objetos posibles. 
Al usar la Inteligencia Artificial para la clasificación de residuos se hace uso de diversas tecnologías, tanto para el proceso de la propia clasificación, como para lo que se desea hacer posteriormente con los datos obtenidos.
Las cámaras de visión artificial son necesarias para la obtención de datos. Lo habitual es que sean colocadas sobre la cinta transportadora sobre la que pasan los residuos para capturar las imágenes que posteriormente se usarán para entrenar el modelo y detectar los residuos. Normalmente, se utilizan cámaras 2D preparadas para este tipo de instalaciones. Sin embargo, dependiendo del tipo de datos que se quieran analizar, pueden usarse otro tipo de cámaras más complejas, como las 3D o hiperespectrales. 
Si se desea una estación completamente automatizada será necesario instalar un brazo robótico. La misión de este consistirá en recibir la información obtenida en el proceso de clasificación por IA y utilizar estos datos para separar los diversos tipos de residuos detectados. 
Al hablar de Inteligencia Artificial, sobre todo para un sistema tan complejo como la clasificación y detección de residuos, habitualmente nos referimos al Deep Learning. Estos algoritmos de Inteligencia Artificial utilizan modelos de Redes Neuronales, las cuales se basan en el comportamiento del cerebro humano y en la actualidad son los algoritmos más utilizados para las aplicaciones de Visión Artificial con IA debido a su buen rendimiento y buenos resultados. 
A la hora de obtener imágenes es necesario que, para conseguir los mejores resultados posibles ,estas tengan una , como que haya poca variabilidad entre fotos sin importar la hora del día, o que todos los elementos puedan ser perfectamente visibles. Para ello será necesario elegir correctamente el tipo de iluminación que se utilizará junto a las cámaras. 
Al aplicar la Inteligencia Artificial para la clasificación de residuos se consigue un tratamiento más eficiente de los mismos. De esta forma, se logra realizar la separación y clasificación de una cantidad mayor de residuos en mucho menos tiempo del que necesitaría una persona de forma manual.
Adicionalmente, la aplicación de sistemas de IA para la clasificación, aunque necesitan de una inversión inicial, suponen un ahorro de costes a largo plazo, contribuyendo, además, a la economía circular y la protección del medio ambiente.
En ATRIA Innovation se han realizado proyectos de inteligencia artificial para la clasificación de residuos como SIARA y SEPARA.
En este proyecto se realizó la clasificación de residuos mediante los métodos anteriormente descritos. Utilizando una cámara sobre la cinta transportadora para la toma de imágenes, sobre estas imágenes se localizaba y clasificaban diversos residuos, particularmente se dio importancia a los plásticos de tamaño voluminoso que, habitualmente, dan mas problemas y deben ser procesados de diferente forma.
En concreto era vital localizar residuos como films de plástico o barquillas utilizadas para el transporte de fruta. Sin embargo, aunque estos eran los residuos más importantes, también se era capaz de localizar residuos de cartón y electrónicos. 
Similar a SIARA, se localizan residuos sobre una cinta transportadora. Pero, en este caso, se emplearon otras tecnologías y herramientas además de la cámara de visión.
Para utilizar la inteligencia artificial para la clasificación de residuos, se necesitan una gran cantidad de datos. Por este motivo para este proyecto se utilizaron herramientas que pudiesen aportar nueva información como una cámara lineal, un sensor 3D y una cámara de visión hiperespectral.
La Cámara lineal es similar a una cámara de visión convencional, solo que es capaz de capturar imágenes de mayor tamaño y con mas calidad. En este caso se utilizó para tomar una imagen de todo el tramo de la cinta en la que hubiera residuos, es decir, se podía ver todo un tramo de residuos sin cortes, evitando así que se perdiese información entre una imagen y la siguiente. 
El sensor 3D permite tomar datos del tamaño y altura de los residuos. De esta forma se puede saber cómo de voluminosos son los residuos y cómo tratarlos.
La cámara hiperespectral es un sensor especial que permite conocer la composición de los objetos de la imagen. Como resultado pueden identificarse los distintos tipos, como plásticos o cartón para, y así poder tratarlos como sea necesario. 
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