Los principales resultados obtenidos del proyecto reciclAI360 se pueden resumir en los siguientes puntos:
– Generación de nuevas directrices para el ECODISEÑO de envases:s identificar áreas de mejora en los diseños de envases, materiales y prácticas de los usuarios, analizando flujos de reciclado de los contenedores orgánico, gris y amarillo; proponer y desarrollar nuevos envases más reciclables; y estudiar la reciclabilidad de los envases actuales y nuevos utilizando herramientas como Recyclass. A través de la identificación de residuos problemáticos en instalaciones de reciclaje, ha sido posible detectar residuos mal clasificados debido a su diseño y desarrollar envases prototipo 100% reciclables, como bandejas de PET monomaterial y bolsas de PP. Estos envases han servido como modelos de ecodiseño eficientes para la industria, demostrando cómo los envases monomateriales pueden simplificar el proceso de reciclaje y mejorar la recuperación de materiales. Además, se han generado guías y acciones de buenas prácticastanto para productores como para ciudadanos, basadas en referencias de guías internacionales y en la identificación de problemas comunes en la clasificación de residuos. Estas guías están destinadas a mejorar la gestión de residuos en el hogar y fomentar un reciclaje más efectivo. El conocimiento generado se ha integrado en una herramienta de inteligencia artificial para apoyar a diseñadores y empresas en la creación de envases altamente reciclables. Estas actividades han contribuido significativamente a la mejora de la sostenibilidad de la cadena de residuos, promoviendo prácticas más responsables y eficientes en el manejo y reciclaje de envases.
– Generación de nuevos modelos predictivos para reducir la proporción de impropios que reciben las plantas de tratamiento:
– Integración de datos relacionados con patrones de consumo mediante IA (Inteligencia Artificial): creación de una base de datos con imágenes de residuos para clasificación, que incluyó la recopilación y uso de datasets públicos como TACO y TRASHNET, además de imágenes tomadas durante el proyecto. La evaluación de técnicas de visión artificial para la segmentación y extracción de características ha sido fundamental, seleccionándose finalmente el algoritmo YOLOv8 para estas tareas. En paralelo, se ha trabajado en la determinación del volumen ocupado por los residuos en bolsas mediante técnicas de deep learning, desarrollando un sistema de software que estima el volumen a partir de imágenes capturadas con dispositivos comunes. Asimismo, se ha entrenado un modelo de deep learning para la clasificación automática de residuos, utilizando estructuras de red como MobileNet y ResNet, alcanzando una precisión cercana al 98%. Estas tareas han sido validadas con imágenes de residuos en diferentes condiciones de luz y ángulos, demostrando la robustez de los modelos.Finalmente, se ha diseñado e implementado un servicio en la nube y una aplicación móvil, RECICLABOX, que permite a los usuarios capturar y transferir imágenes de residuos, recibir análisis detallados y gestionar su actividad de reciclaje de manera interactiva y educativa.
– Generación de un entorno inteligente para la cooperación de toda la cadena de valor del reciclaje:Se ha avanzado en el diseño técnico del sistema, estableciendo los requisitos funcionales, tecnologías y estructura de base de datos para soportar efectivamente el proceso de reciclaje. Además, se ha elaborado un plan de pruebas para asegurar la calidad y coherencia del sistema y se han iniciado los pasos para la implementación y validación del entorno reciclAI360, integrando servicios clave como VRAIN-UPV para el procesamiento de imágenes, Pÿdo para comunicaciones, y Vekai como asistente ambiental, potenciando la experiencia del usuario en la gestión de residuos y educación ambiental.El proceso de desarrollo de la app RECICLABOX (desarrollada bajo el marco del proyecto reciclAI360) ha integrado las últimas tecnologías en inteligencia artificial y diseño de
experiencia de usuario para crear una aplicación accesible, intuitiva y funcional. Se ha puesto especial énfasis en desarrollar una interfaz amigable que facilite la interacción del usuario con las diversas funcionalidades de la app, asegurando que la experiencia de reciclaje sea tanto educativa como gratificante.
– Implementación de nuevos modelos de gamificación, para incentivar y motivar la correcta separación en orígen de residuos:se aplicaron campañas diseñadas en trabajos anteriores para evaluar cómo se comporta la herramienta en un contexto real. Además, se analizaron los resultados de estas pruebas para validar la precisión del sistema desarrollado, evaluando su impacto técnico y económico en la cadena de reciclaje, especialmente en términos de ahorro de costes y eficiencia en la separación de residuos en origen. Este análisis también incluyó la identificación de áreas de mejora en el diseño y reciclabilidad de envases, y fue fundamental para validar los indicadores de relevancia establecidos, que se midieron a lo largo de los 29 meses del proyecto. El éxito de esta fase es crucial para garantizar que la solución reciclAI360 pueda ser implementada de manera efectiva a mayor escala, beneficiando a todos los actores involucrados en la cadena de valor del reciclaje.
– Campañas de comunicación AI360 (lider GENIA BIOENERGY):Las campañas de comunicación de ReciclAI360 se han desarrollado para lograr sensibilizar a la población sobre el proyecto y sus objetivos,promover el uso de la aplicación entre los ciudadanos,fomentar las buenas prácticas en la separación de residuos en origen y contribuir a alcanzar los objetivos de la economía circular.Los resultados de la campaña han sido muy positivos, con un aumento significativo de la conciencia sobre el proyecto y la aplicación entre la población. El número de usuarios de la aplicación también ha crecido considerablemente, y ha habido una mejora significativa en las tasas de separación de residuos.Se llevaron a cabo varios talleres impartidos por todos los socios del consorcio en los que participaron los ciudadanos de Bétera para divulgar los resultados del proyecto y compartir la APP RECICLABOX de modo que se persiguió el objetivo de informar y concienciar al ciudadano sobre el reciclaje y la economía circular fomentando su participación activa en la gestión de residuos y la adopción de hábitos de consumo
responsables.
• Taller 22 de mayo de 2024: organiizado por Genia Bioenergy y TETMA Simetría Grupo “Taller ReciclaclAI360: De la recogida a la valorización de los residuos: Un recorrido completo por el ciclo de los residuos”.
• Taller 5 de Junio de 2024: organizado por NUNSYS y VRAIN-UPV, “La Inteligencia Artificial en la Cadena de Valor de los Residuos”.
