Sistema de clasificación de residuos orgánicos usando inteligencia artificial (2024)
La mala gestión de residuos y la poca concientización en la sociedad sobre el reciclaje, convierten esta problemática en un asunto crítico para la población mundial. La cantidad de residuos que se generan cada vez es mayor lo que perjudica significativamente al medio ambiente. La propuesta desarrollada combina la utilización de un modelo de inteligencia artificial para el reconocimiento de desechos orgánicos en tiempo real, y un mecanismo de clasificación que separa estos residuos en dos clases: frutas y vegetales. Especificamente, el modelo fue entrenado para la detección de 6 tipos de residuos, entre los cuales se encuentran: manzanas, naranjas, limones, cebollas, tomates y pepinos. El proyecto consta de una interfaz de detección, en la cual el modelo entrenado con YOLO, reconoce los residuos que sean ingresados al sistema. Además, cuenta con una banda transportadora y un servomotor esenciales en el proceso de clasificación, depositando los residuos en dos contenedores ubicados a un costado y al final de la banda. El modelo de clasificación logró al final del entrenamiento una precisión de 86.9%, y niveles de confianza en la clasificación que oscilan entre 0.3 y 0.55. En resumen, el proyecto evidencia que el reciclaje y la gestión de residuos puede mejorarse notablemente utilizando modelos de visión por computadora como YOLOv5. La incorporación de un modelo ligero y preciso facilita su integración con el sistema de hardware desarrollado, permitiendo un proceso ágil y eficiente sin necesidad de un alto rendimiento computacional.