Las ciudades crecen en tamaño y en diversidad, por tanto cada vez se necesitan más sistemas que faciliten el proceso de recogida de basura con los recursos disponibles y empleen un menor tiempo en la limpieza de contenedores de residuos.

Es por ello que unos investigadores del grupo NEO del Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación de la Universidad de Málaga, han diseñado un sistema ‘inteligente’ que prevé el nivel de llenado de los contenedores de residuos para calcular la ruta de los camiones de recogida más eficiente. De esta forma, se establecen recorridos flexibles lo que supone un ahorro de tiempo y reducción de la contaminación, así como de recursos económicos y energéticos.

El sistema denominado ‘Bin-CT’ resuelve dos grandes problemas a los que se enfrentan las empresas de recogida. Por un lado, determinar los contenedores que se deben recoger, y por otro lado, el orden de recogida. Para solventar la primera cuestión, los científicos se han basado en un sistema ’inteligente’, que ‘aprende’ a partir de los datos de recogida diarios, a los que suma la información histórica que va almacenando, la cual depende también de otros factores como la estacionalidad o los días festivos, la hora o el día de la semana.

El sistema puede calcular el porcentaje de llenado de los contenedores y saber cuándo los operarios deben recogerlos.

Para resolver la cuestión de las rutas de recogida, los científicos han generado itinerarios óptimos, que no requieren visitar todos los emplazamientos de los contenedores cada día. Para ello,  han considerado multitud de variables como la capacidad de los camiones, la cantidad de residuos recogida y las características del emplazamiento del contenedor, entre otras. En este caso, han utilizado un algoritmo inteligente de trayectoria, que calcula rutas de recogida eficientes.

La aplicación consta además de un interfaz gráfico donde se puede visualizar qué contenedores están llenos, cuales vacíos y las modificaciones de ruta que se realizan en función de esto.

Como indica el investigador principal, Javier Ferrer, de la Universidad de Málaga a la Fundación Descubre: “Se trata de una previsión eficiente, ya que si un contenedor no está lleno, lo eliminamos de la ruta, con lo cual se ahorran visitas innecesarias a contenedores de residuos vacíos. Hasta ahora, estas recogidas se han basado en recorridos fijos, y a partir de ahora  podemos monitorizar los contenedores para saber cuáles incluir y cuáles no en la siguiente recogida”.

Javier Ferrer y Enrique Alba, los científicos que han desarrollado el software.

En futuros estudios, los científicos continuarán mejorando la herramienta a través de la denominada técnica Deep-learning, usando neuroevolución profunda, la cual da un paso más con respecto a la actual, configurando automáticamente una arquitectura de la red similar a la red neuronal, que es capaz de mejorar las previsiones incluso con pérdida de datos. Poco a poco así, las máquinas cada vez están más capacitadas para simular la mente humana y utilizar lo mejor de ésta para que podamos vivir en ciudades más habitables y mejorar la calidad de vida.

Más información en #CienciaDirecta: Diseñan un sistema ‘inteligente’ que prevé el volumen de los contenedores de residuos para planificar la ruta de recogida más eficiente.