Construcción de un prototipo de software en su primera fase que permita detectar e indicar los desechos de material reciclable doméstico con el uso de inteligencia artificial
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2023-05-25
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Altmetric
Descripción
Las economías circulares están ganando atención como una forma potencial de aumentar la prosperidad de la sociedad al reducir las demandas de recursos, materias primas y minimizar los costos indirectos. Se destaca la necesidad de una transición empresarial con enfoque sistémico y nuevos mecanismos de colaboración. El reciclaje es fundamental para la sustentabilidad, ya que cada minuto se filtran grandes cantidades de desechos plásticos en los océanos. Se propone buscar soluciones sistémicas que contribuyan positivamente a las iniciativas de reciclaje.
En el sector empresarial, las iniciativas de responsabilidad social empresarial fomentan el reciclaje, la reducción y el reuso. Se plantea desarrollar un producto tecnológico que permita la identificación y clasificación de los residuos reciclables desde la fuente, generando métricas para optimizar procesos logísticos y de transporte.
A través del uso de técnicas de Deep Learning y visión por computador, se pretende implementar una aplicación web que identifique y clasifique los residuos en tiempo real, facilitando su correcta disposición desde la fuente. La información recopilada permitirá cuantificar, notificar y programar un proceso de recolección optimizado. Se espera obtener datos para medir y segmentar la proporción de material destinado al reciclaje, lo cual servirá como base para diseñar un modelo logístico óptimo que abarque la recolección y la disposición final del material reciclable.
Resumen
Circular economies are gaining attention as a potential way to increase society's prosperity while reducing resource demands, raw materials, and minimizing indirect costs. The need for a systemic approach and new collaboration mechanisms is emphasized. Recycling is essential for sustainability, as large amounts of plastic waste are being leaked into the oceans every minute. It is proposed to seek systemic solutions that positively contribute to recycling initiatives.
In the business sector, corporate social responsibility initiatives promote recycling, reduction, and reuse. The development of a technological product is proposed to enable the identification and classification of recyclable waste at the source, generating metrics to optimize logistical and transportation processes.
Through the use of Deep Learning and computer vision techniques, the goal is to implement a web application that identifies and classifies waste in real time, facilitating its proper disposal from the source. The collected information will enable quantification, notification, and the scheduling of an optimized collection process. The aim is to obtain data to measure and segment the proportion of material destined for recycling, serving as a basis for designing an optimal logistical model that encompasses the collection and final disposal of recyclable materials.
Palabras clave
Residuos, Inteligencia artificial, Desechos residenciales, Reciclaje, Visión por computador, Aprendizaje profundo