¿Sabes en que cesto va cada cosa a la hora de reciclar basura? Esta IA te ayuda!

Hassan Murad y Vivek Vyas han desarrollado el dataset de basura más grande del mundo, denominado WasteNet, y ofrecen una tecnología de clasificación de basura impulsada por IA.

La startup Intuitive AI, utiliza el aprendizaje automático y la visión por computadora para ver lo que las personas tienen al acercarse a los contenedores de basura y reciclaje. Su producto clasifica visualmente el elemento en una pantalla para indicar al usuario cómo separar el desperdicio, y verbalmente critica a las personas por fallas.

Murad y Vyas llaman a su plataforma de reciclaje de inteligencia artificial Oscar, como el títere de basura de Sesame Street. “Oscar es una IA malhumorada que habla basura. Recompensa a las personas con elogios si reciclan bien y les grita juguetonamente por hacerlo mal ”, dijo Murad.

El lanzamiento de Intuitive IA es oportuno. En 2018, China prohibió las importaciones de plástico, papel y otros materiales contaminados para su transformación en reciclaje. Desde entonces, las exportaciones estadounidenses de desechos plásticos a China se han desplomado casi un 90 por ciento.

Convertir basura en efectivo

La basura es un problema ambiental creciente en todo el mundo y ahora que China requiere productos reciclables limpios de los exportadores, con no más del 0,5 por ciento de contaminación, las naciones de todo el mundo se enfrentan a crecientes vertederos.

Intuitive AI tiene como objetivo ayudar a las ciudades a hacer frente a los altos costos de las empresas de recolección de reciclaje, que tienen mercados limitados para vender toneladas de plásticos contaminados y otros materiales.

“La forma de hacer que la cadena de reciclaje funcione es obtener materiales clasificados más limpios. Y comienza con la medición y la educación en la fuente para que las empresas de gestión de residuos obtengan reciclables más limpios para que puedan vender a China, India, Indonesia o no enviarlos a ningún sitio, porque eventualmente podríamos procesarlos locálmente ”, dijo Murad. .

Basura dentro, basura fuera

Implementar el reconocimiento de imágenes para tomar decisiones de basura versus reciclaje no es fácil. Los fundadores descubrieron que los objetos en las manos de las personas a menudo quedan ocultos al 80 por ciento de la vista. Además, hay miles de objetos diferentes que las personas podrían descartar. Necesitaban un gran conjunto de datos.

«Nos quedó bastante claro que necesitamos construir el conjunto de datos de basura más grande del mundo, que llamamos WasteNet», dijo Murad.

Oscar ya ha sido instalado en centros comerciales, universidades, aeropuertos y campus corporativos, llegando a mejorar en un 300% la calidad de reciclaje.

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