Por Paula Guerra
Uno de los principales desafíos para los países de América Latina y el Caribe es disponer de data de calidad en la gestión integral de residuos sólidos, para influir significativamente en la toma de decisiones hacia una transición eficiente hacia la circularidad.
La Economía Circular trae consigo el concepto de la cuarta revolución industrial, y, por ende, la industria 4.0, en donde se encuentran las tecnologías inteligentes para la gestión de residuos sólidos.
Una de las tecnologías con mayor atención en el sector de residuos es la Inteligencia Artificial (IA), específicamente a través del uso de los modelos de la rama de machine learning para el análisis y generación de data, como, lo son por ejemplo: Artificial Neural Networks (ANN), Support Vector Machines (SVM), Linear Regression Analysis (LR). Estos modelos son usados en la actualidad para:
- la predicción de nivel de llenado de contenedores,
- la generación y clasificación de residuos,
- la generación de biogás y lixiviados,
- determinar el valor calorífico de residuos,
- optimización de rutas de recolección, entre otros.
Existen algunos estudios sobre el uso de estos modelos para la predicción de generación de residuos sólidos municipales, en donde se consideran los factores como: crecimiento poblacional, ingresos económicos, nivel de educación, consumo de energía, tipo de residencia, etc.; generando información confiable para la toma de decisiones que aporten hacia la optimización y planificación de recursos, y contribuyan en la transición hacia la circularidad del sector.
Los modelos de machine Learning, en el sector de residuos sólidos, analizan gran cantidad de información, y, por ende, se requiere contar con data histórica y periódica para el desarrollo de predicciones confiables.
Contar con información de generación de residuos sólidos, y su respectiva predicción es fundamental para prestadores de servicio con el fin de planificar el crecimiento y aumento de frecuencia en las rutas de servicios, inversión en equipamiento e infraestructura, manejo de personal a mediano y largo plazo, entre otros.
Estas tecnologías formarán parte del https://hubresiduoscirculares.org/, a través del uso de modelos de inteligencia artificial (IA) para el análisis y generación de data en algunos países de la región, y así aportar en la generación de información real y oportuna que permita tomar mejores decisiones en la gestión de residuos con miras hacia la circularidad del sector.
Como se ha mencionado anteriormente, las capacidades de IA requieren de gran cantidad de información, lo ideal, es contar con un historial confiable que garantice un eficiente análisis y generación de nueva data; y por ende, la transición hacia la digitalización del sector se torna fundamental.
En este sentido, los principales retos para la región principalmente son:
- Altos costos de contar con dispositivos tecnológicos, y el desarrollo y mantenimiento de tecnologías;
- la alfabetización digital, es decir, contar con equipo humano con el adecuado conocimiento y entrenamiento en tecnologías, y así mismo, el contar con usuarios interesados en el uso de tecnologías;
- ciberseguridad, el contar con sistemas eficientes de protección de data y privacidad de la información; y
- sistemas de gestión integral de residuos sólidos adecuados, es decir, contar con su respectiva infraestructura y estandarización de procesos.
Los principales impulsores para la digitalización del sector de residuos sólidos, y por ende, para la implementación de tecnologías digitales como la IA, son:
- reducción de costos, ya que existe una presión para reducir los costos operativos, y generar un diferencial con la competencia;
- satisfacer las expectativas del usuario, ya que los clientes cada vez requieren información en tiempo real;
- transición hacia la economía circular, en donde diseños circulares y la trazabilidad de la gestión de residuos se torna fundamental;
- crisis climática, a través de la reducción de gases de efecto invernadero y la prevención de la generación de residuos;
- crecimiento poblacional y mayor urbanización en la región.
Ventajas de la digitalización en el sector de agua y saneamiento
La digitalización del sector trae grandes oportunidades para incorporar tecnologías digitales como la IA, con aportes que dan mayores ventajas competitivas a los prestadores de servicio; a través de una mayor eficiencia operativa, mejor toma de decisión en base a modelos predictivos, clientes más satisfechos y brechas más cortas en el acceso a servicios.
Asimismo, estas tecnologías aportan a una potencial reducción de generación de residuos, al contribuir en la innovación en diseños circulares y potenciar la mayor vida útil de productos.
El futuro es ahora, y este es el momento para fomentar la innovación en el sector de residuos sólidos de América Latina y el Caribe. Desde el BID apoyamos la innovación tecnológica del sector a través de Fuente de Innovación.
Sobre Fuente de Innovación
Fuente de innovación es una alianza del Grupo BID con socios externos para promover el desarrollo y la adopción de soluciones innovadoras en el sector de agua, saneamiento y residuos sólidos para lograr servicios inteligentes, inclusivos y sostenibles, con un enfoque en los proveedores de servicios en América Latina y el Caribe.
Autora invitada
Paula Guerra. Consultora en residuos sólidos y reciclaje inclusivo para el BID. Anteriormente trabajó en el Ministerio del Ambiente del Ecuador como gerente del Programa Nacional de Gestión de Residuos Sólidos, y en el Municipio de Quito como Coordinadora de Logística y Reciclaje en la Empresa de Aseo de la ciudad. Se ha desempeñado como consultora para diferentes entidades a nivel Latinoamericano. Tiene un máster en Desarrollo Sostenible por la Universidad de Londres y estudios superiores en Manejo de Residuos Sólidos con la UNESCO IHE.
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