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Inicio » Movilidad Urbana » El servicio de limpieza de Madrid usa vehículos con IA que detectan residuos fuera de los contenedores

El servicio de limpieza de Madrid usa vehículos con IA que detectan residuos fuera de los contenedores

Publicado: 22/04/2024

El Ayuntamiento de Madrid ha incorporado a su dispositivo de limpieza viaria tres vehículos de inspección, dotados con cámaras y sensores, que realizan una labor de reconocimiento visual mediante inteligencia artificial (IA) para detectar residuos fuera de los contenedores y agilizar la retirada de los mismos. Tras el desarrollo de una primera fase piloto, los distritos de Carabanchel, Usera y Villaverde contarán con un coche cada uno a partir de este mes de abril.

vehículos que detectan residuos fuera de los contenedores mediante IA en Madrid
En una fase piloto, el servicio de limpieza de Madrid ha probado un vehículo de inspección que detecta residuos fuera de los contenedores mediante IA y agiliza la retirada de los mismos.

En la fase de prueba, desarrollada por la empresa FCC Medio Ambiente -adjudicataria del lote 6 del contrato de limpieza viaria (Carabanchel, Usera y Villaverde)-, un vehículo de inspección fue equipado con cámaras capaces de analizar el contexto y los objetos que va captando a lo largo de su recorrido. El reconocimiento visual se realiza mediante el uso de sensores y algoritmos basados en IA y machine learning.

El sistema permite al vehículo detectar, de manera automática, aquellos residuos depositados fuera de los contenedores y que pueden generar focos de suciedad y problemas estéticos en el paisaje urbano. Asimismo, registra todas las incidencias, tanto las referentes a pequeños residuos como las de muebles y enseres voluminosos.

Los nuevos vehículos pueden recorrer el itinerario asignado en aproximadamente dos horas, por lo que el Área de Urbanismo, Medio Ambiente y Movilidad del Ayuntamiento de Madrid pretende reducir el tiempo medio de actuación para la retirada de esta basura en más de un 50%. Este ahorro de tiempo permitirá abarcar una mayor extensión de trama viaria y que el responsable que realizaba estas tareas pueda dedicarse a otras labores.

Asignación de los avisos en tiempo real

El nuevo sistema clasifica la información en base a la identificación de las anomalías detectadas, comunica cada caso al centro de datos en tiempo real y genera un registro en la plataforma digital que incluye el tipo de incidencia, la calle y el número, las coordenadas GPS y una fotografía. Esta información es de utilidad para la inmediata resolución de la incidencia y para que todos los registros sean organizados en un cuadro de mando que muestre las ubicaciones, barrios y días o periodos con un mayor volumen de anomalías.

Así, se agiliza la asignación de la incidencia al vehículo más cercano o al equipo más adecuado para recoger cada tipo de residuo. Actualmente, los distritos madrileños de Carabanchel, Usera y Villaverde realizan 2.100 actuaciones de este tipo de media al día, de las que unas 260 incidencias, principalmente de muebles y enseres, son notificadas por los operarios del servicio de barrido.

Fase de entrenamiento

Para la activación de este proyecto, se ha realizado un intenso trabajo de análisis de los datos, entrenamiento del algoritmo, calibración de los sensores y ajuste de los parámetros. Este entrenamiento se completó con sesiones de grabación con el vehículo en las calles de Madrid para que el sistema se adaptase a los distintos escenarios y condiciones de iluminación y meteorológicas, así como para que fuese capaz de detectar la mayor variedad de residuos. Como resultado, se ha alcanzado una precisión del 85% a la hora de detectar las diferentes incidencias.

En cumplimiento con la legislación vigente en materia de protección de datos, se ha incorporado un programa que pixela automáticamente a las personas y a los vehículos que las cámaras captan durante su recorrido.

Con su puesta en marcha definitiva, el modelo continuará perfeccionándose. Cada grabación permitirá mejorar su diseño inicial y su capacidad de detección a través de este entrenamiento en tiempo real.

Publicado en: Movilidad Urbana Etiquetado como: Big Data, Ciudades Sostenibles, Digitalización, Gestión de Residuos, Inteligencia Artificial, IoT (Internet de las Cosas)

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