En un páramo cubierto de basura en el que se ha convertido nuestra tierra, una vieja máquina destartalada da vueltas, arrastra la basura a su pequeño cuerpo cuadrado, vibra intensamente y tira la basura de vuelta en una forma compacta, con forma de cuerpo. 

Sí, estoy hablando de Wall-E de la película "Wall-E", y él es más que adorable. Pero, conociendo el escenario de la película, nadie querría vivir en un mundo donde se necesita Wall-E, un robot de compactación de basura. Eso significaría que nuestra tierra se ha vuelto imposible de vivir. 

Si bien nunca quisiéramos que la configuración de "Wall-E" sea la realidad, ¿qué tal el robot Wall-E? 

Team Paramount AI, compuesto por cinco estudiantes graduados de la Universidad de Toronto, tiene una respuesta. El equipo: ganador del KPMG de este año Desafío de ideación - Usé inteligencia artificial para desarrollar RoboBin, un Wall-E de la vida real pero con un propósito diferente. 

En lugar de tener que aplastar un montón de basura en una tierra desperdiciada, RoboBin ayuda a los usuarios a reciclar adecuadamente diciéndoles dónde pertenece cada basura, luchando contra el aumento de los vertederos y reciclando la contaminación, mientras que los humanos todavía tienen tiempo en la tierra para salvarla. 

“Nuestro objetivo es redefinir la forma en que uno tira la basura. Con esta visión por delante, sentimos que RoboBin ya no es un sueño, sino que puede ser una realidad viable ", dijo el miembro del equipo Nikunj Viramgama a The University Network (TUN). 

El problema

La urbanización, el crecimiento demográfico y el desarrollo económico contribuyen al problema global del aumento de la generación de residuos. 

Según la la investigación por Verisk Maplecroft, una firma de consultoría de riesgo global, nosotros, como comunidad global, generamos más de 2.1 billones de toneladas (o 2.3 billones de toneladas) de residuos sólidos municipales (RSU), lo que significa basura diaria, cada año. Esta carga de un año es suficiente para llenar las piscinas de tamaño olímpico 822,000, que abarcarían kilómetros 41,000 (millas 25476) si se dispusieran de extremo a extremo. Pero solo el 16 por ciento de esta carga anual se recicla adecuadamente.

Esto significa que los desechos reciclables y los no reciclables terminan en el mismo vertedero demasiadas veces, lo que lleva a la contaminación del reciclaje. 

“Cuando analizamos los datos, nos dimos cuenta de que el problema era aún mayor. Debido a la contaminación de los desechos de reciclaje, la mayoría de los desechos terminan en el vertedero ”, dijo Viramgama.

El problema parece aún más desproporcionadamente mayor en nuestro propio patio trasero. 

En su investigación, Verisk Maplecroft descubrió que, si bien China e India, que representan el 36 por ciento de la población mundial, generan el 27 por ciento de los RSU globales, los Estados Unidos, que representan solo el 4 por ciento de la población mundial, generan el 12 por ciento del mundo MSW.  

De todos los desechos generados en los Estados Unidos, los estadounidenses reciclan solo el 35 por ciento de sus RSU, lo que lleva a la contaminación del reciclaje.  

Y hay un costo para tirar basura. En 2019, el costo promedio nacional de la eliminación de residuos en un vertedero es $55.36 por tonelada. 

Si hace los cálculos, costará más de $ 15 mil millones limpiar los desechos estadounidenses en 2019. 

Y aquí es donde entra RoboBin, usando inteligencia artificial para resolver el problema del aumento de los vertederos al segregar los desechos adecuadamente en la fuente, un contenedor de basura en su casa o al lado de su biblioteca local. 

RoboBin

La idea de Team Paramount AI comenzó con un dilema cotidiano que cada miembro del equipo experimentó en un momento de su vida. ¿Es toda la botella de agua, incluida su tapa, de plástico? ¿Tiene que lavar los envases de plástico antes de tirarlos al reciclaje? 

¿Cómo en el mundo reciclas adecuadamente?

Para aquellos que tienen las mismas preguntas exactas, aquí viene RoboBin al rescate. 

Colocas un pedazo de basura en RoboBin y presionas un botón. RoboBin escanea el artículo, lo cruza con una biblioteca de más de 35,000 imágenes de desechos, que varían desde basura, reciclables y orgánicos, y finalmente determina a qué contenedor pertenece el artículo. 

"Entonces, lo que está haciendo es básicamente analizar cada píxel por separado y luego [RoboBin] descubre cuál es la mejor descripción para el contenido", miembro del equipo Vaibhav Gupta dijo CBC News. 

Para ahorrar el costo de la configuración, el equipo creó RoboBin como un accesorio que simplemente puede colocar encima de los contenedores de basura públicos que ya existen. 

"Nos empeñamos en hacer algo que ahorre tiempo, reduzca costos, mejore el medio ambiente y construya mejores comunidades con un compromiso real y visible con la sostenibilidad", dijo Viramgama a TUN. 

Desafíos que enfrentó el equipo

Mientras avanzaban en la construcción de un prototipo para su idea, hubo problemas.

Primero, dado que RoboBin necesitaba ser un accesorio para los contenedores de basura públicos ya existentes, el dispositivo necesitaba resistir los elementos de naturaleza variable y abuso humano. 

"El sistema debe ser muy robusto y confiable, ya que cualquier tiempo de inactividad importante anularía el propósito del contenedor", dijo Viramgama.

En segundo lugar, dado que los tipos de desechos arrojados en cada ciudad o región varían, RoboBin necesitaba ser capacitado con una biblioteca muy completa de imágenes de diferentes tipos de basura. 

Después de ganar el desafío KPMG, el equipo mejoró aún más su modelo al agregar más opciones, como compactadores, fuente de energía de paneles solares y sensores basados ​​en IoT para el monitoreo basado en la condición de los requisitos de sus posibles clientes. 

Una idea con piernas 

Para el equipo de Paramount AI, la mejor manera de superar los desafíos que bloquean su idea creativa es ser práctico. 

Antes de presentar su idea en el desafío KPMG, los estudiantes realizaron una investigación exhaustiva del mercado actual de gestión de residuos, recopilaron una lista exhaustiva de publicaciones y listas de prensa, y encontraron el modelo de negocio más factible. 

Por ejemplo, en su presentación final, utilizaron la cantidad de desechos generados en un parque temático real como una versión micro de cómo y dónde en la vida real aplicarían RoboBin.

“Este equipo en particular dio vida al caso de negocios para su idea ... Esta idea tiene piernas. Están discutiendo con algunas organizaciones sobre llevarlo más allá ”, dijo Anthony CBops, socio de KPMG y juez de Ideation Challenge, a CBC News. 

Los estudiantes planean probar RoboBin en su vecindario local primero.

"Nuestro primer paso sería lanzar RoboBin a escala local en nuestro vecindario para obtener comentarios de los consumidores, datos de la experiencia del usuario y probar la viabilidad y la escalabilidad", dijo Viramgama. 

Con los resultados y las actualizaciones apropiadas, lanzarán la idea a la ciudad de Toronto. 

Después de su lanzamiento con la ciudad de Toronto, esperan expandirse gradualmente al sector privado, como parques temáticos, restaurantes, aeropuertos y espacios comerciales.  

IA ética 

Dejando a un lado todos sus logros, el objetivo principal de los estudiantes es perfeccionar el futuro de la IA de una manera ética, multicultural e imparcial para resolver problemas globales. 

A pesar de una creencia común, impulsada por el miedo a los medios, de que la tecnología avanza a costa de la pérdida de la ética y la invasión de la privacidad, los estudiantes esperan que RoboBin pueda mostrarle al mundo cómo la IA, cuando se usa bien, puede ser ética. 

Por ejemplo, programaron RoboBin para capturar solo una imagen del objeto que se tira a la basura, pero no la imagen de la persona que tira el objeto en el contenedor. 

“Con el desarrollo de la tecnología, las personas piensan que viene con el costo del aumento del sesgo y la pérdida de ética. Eso no es cierto siempre ”, dijo Viramgama. "En nuestro producto, también consideramos la ética al diseñar la solución de inteligencia artificial para la segregación de residuos".