El proyecto TrisTrash optimiza la gestión de desbordamientos en contenedores mediante IA y visión por computación. Una cámara instalada en vehículos captura video en tiempo real, detectando y geolocalizando desbordes y objetos abandonados con una precisión del 80%. Las alertas se integran en plataforma ArcGIS, generando rutas dinámicas y cuadros de mando. TrisTrash mejora la eficiencia en la recogida de residuos urbanos a través de la planificación inteligente y el uso de tecnologías avanzadas.
Candidatura
Transformando la recogida en las ciudades
Más información en: https://www.valorizasm.com/es
Indicadores y procesos de mejora
Indicadores:
-Reducción del 20% en desplazamientos por rutas dinámicas de recogida.
-Ahorro del 15% en emisiones de CO₂ por optimización de rutas.
-Disminución del 30% en desbordamientos no gestionados.
Procesos de mejora:
-Reentrenamiento del modelo IA para reducir falsos positivos.
-Integración de sensores para predicción de desbordes.
-Optimización continua de algoritmos de detección para mejorar la precisión y eficiencia.
Cuantificación/Estimación reducción consumo
Indicadores:
-Reducción del 25% en consumo de combustible por rutas optimizadas.
-Ahorro del 18% en horas de operación de vehículos por mejora en planificación.
-10% menos en uso de recursos humanos por gestión automatizada.
-Estos datos destacan el impacto positivo en la reducción de consumo energético y de recursos, promoviendo la sostenibilidad del proyecto.
Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2
-Reducción del 20% en emisiones de CO₂ por optimización de rutas dinámicas.
-Disminución del 15% en huella de carbono al evitar desplazamientos innecesarios.
-Reducción del 10% en emisiones por la disminución del tiempo de operación de vehículos.
Innovación aplicada y buenas prácticas
Aspectos innovadores:
-Uso de IA y visión por computadora en tiempo real para la detección de desbordes.
-Algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la precisión con cada reentrenamiento.
-Integración con GIS para generar rutas dinámicas y planificación optimizada.
Buenas prácticas:
-Reducción de emisiones mediante la optimización de rutas.
-Mejora en la eficiencia operativa con el uso de plataformas tecnológicas avanzadas.
Uso de tecnologías (TICs)
-Integración de sistemas de visión por computación e inteligencia artificial para la detección automática de desbordes.
-Uso de plataformas GIS (ArcGIS Online) para la visualización y gestión en tiempo real de alertas y rutas.
-Conectividad en la nube para sincronización y acceso remoto a datos operacionales, mejorando la toma de decisiones.
Implementado en:
Valoriza
Periodo de ejecución:
03/10/2022 - 07/04/2025
Socio tecnológico destacado:
Otros socios tecnológicos:
Turing AI
