Madrid activa «vehículos espía» con inteligencia artificial para mantener las calles más limpias

A partir de ahora verás «vehículos espía» con inteligencia artificial que recorrerán las calles de Madrid para mantener más limpias las vías. Es la última incorporación del ayuntamiento de la capital de España que ha añadido a su dispositivo de limpieza viaria un nuevo proyecto pionero en España.

Los nuevos dispositivos permitirán que los vehículos de inspección realicen una labor de reconocimiento visual mediante inteligencia artificial para detectar aquellos residuos que son depositados fuera de los contenedores y reducirán en un 50% el tiempo de resolución de incidencias.

Iniciativa pionera

Uno de los grandes problemas de limpieza de las ciudades es la proliferación de enseres o residuos al pie de los contenedores de residuos urbanos, una imagen que degrada el paisaje urbano y que conlleva muchos quebraderos de cabeza a los consistorios.

Así, todos los días se encuentran en la calle, al pie de los contenedores, colchones, sofás, muebles, cajas, bolsas de escombros, de basura y todo tipo de objetos que deberían llegar a los puntos de recogida designados para ello y ser tratados y reciclados de una manera eficaz.

Desde el Ayuntamiento de Madrid reseñan que «se trata de una iniciativa pionera en toda España en el ámbito de los servicios medioambientales a nivel municipal».

En tres distritos

Fuentes del consistorio explican que, tras el desarrollo de una primera fase piloto, este «vehículo espía» se incorporará este mes de abril plenamente operativo al dispositivo de limpieza viaria en Carabanchel, Usera y Villaverde, con un total de tres coches, uno en cada distrito.

El delegado de Urbanismo, Medio Ambiente y Movilidad, Borja Carabante, ha visitado esta mañana el Parque de Limpieza de FCC, en el distrito de Carabanchel, para conocer los detalles de su puesta en marcha y de cómo su activación va a redundar en un servicio mejor y más rápido en estos barrios.

La iniciativa corre a cargo de la empresa FCC Medio Ambiente, ha sido la encargada de desarrollar este proyecto que, durante la fase de prueba, activó un vehículo de inspección que fue equipado con cámaras capaces de analizar el contexto y los objetos que va captando a lo largo de su recorrido.

Reconocimiento visual

Estos dispositivos realizan este reconocimiento visual mediante el uso de sensores y el desarrollo de algoritmos basados en inteligencia artificial y Machine Learning (disciplina que dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones).

Los responsables municipales «explican que el sistema permite al vehículo detectar durante la ruta que realiza por las calles de Madrid de manera proactiva y automática aquellos residuos que se encuentran abandonados junto a los contenedores, fuera del lugar en el que deberían haber sido depositados, y que pueden generar focos de suciedad y problemas estéticos en el paisaje urbano».

Mayor eficiencia

Con la puesta en marcha de este proyecto, desde el Área de Urbanismo, Medio Ambiente y Movilidad aseguran que con este sistema reducirán el tiempo medio de actuación para la retirada de estos residuos en más de un 50 %.

Entre las ventajas destacan que los nuevos vehículos pueden realizar el recorrido asignado en aproximadamente dos horas, mientras que el responsable que realiza esta ruta actualmente, «un mando intermedio del servicio», lo hace en cinco horas.

A este ahorro de tiempo, que se traducirá en una actuación más rápida sobre el terreno y en la posibilidad de abarcar mayor extensión de trama viaria, se une otra ventaja relevante en el despliegue de la inteligencia artificial en Madrid para la gestión de residuos.

Registro de incidencias

Esta ventaja consiste en que el vehículo de inspección dotado con reconocimiento visual registra todas las incidencias recogidas, tanto las que afectan a pequeños residuos (una caja, por ejemplo) como las que conciernen a muebles y enseres voluminosos.

«Hasta ahora, el encargado de esta labor centraba sus avisos en aquellos residuos de un mayor volumen, precisamente por su impacto en el paisaje urbano o en la afectación que pudieran provocar en la movilidad peatonal», explican desde el ayuntamiento de Madrid.

De esta forma, el mando intermedio que hasta ahora realizaba esta inspección se ve liberado de estos trabajos rutinarios de detección de residuos, pudiéndose dedicar a otras tareas del servicio.

Inmediatez de los avisos

La tramitación de las incidencias desde el vehículo se produce de manera instantánea, ya que toda la información llega en tiempo real al centro de seguimiento de los servicios del cantón de limpieza. Se agiliza así la asignación de la incidencia al vehículo más cercano o al equipo más adecuado para recoger cada tipo de residuo.

El sistema clasifica la información basándose en la identificación de las anomalías detectadas en el entorno de los contenedores, comunica cada caso al centro de datos y genera un registro en la plataforma digital que incluye el tipo de incidencia, la calle y el número, las coordenadas GPS y una fotografía.

Más de 2.000 actuaciones

Gracias a esta información recabada con inteligencia artificial en las calles de Madrid, además de para la inmediata resolución de la incidencia, sirve para que todos los registros sean ordenados en un cuadro de mando que muestre las ubicaciones, los barrios, así como los días o periodos con un mayor volumen de anomalías.

Actualmente, en Villaverde, Carabanchel y Usera, los distritos en los que se pondrá en marcha el proyecto, se realizan 2.100 actuaciones de este tipo de media al día, de las que 260 incidencias, principalmente de muebles y enseres, son notificadas por parte de los operarios del servicio de barrido.

Entrenamiento y calibración

La activación de este innovador proyecto ha sido posible tras un intenso trabajo de entrenamiento y calibración de los sensores hasta lograr una alta precisión a la hora de ser capaz de detectar los residuos, durante el que ha sido claves el análisis de los datos, entrenamiento del algoritmo y el ajuste de los parámetros para lograr los mejores resultados posibles.

Este entrenamiento con inteligencia artificial completó con sesiones de grabación con el vehículo en el entorno real de las calles de Madrid para que el sistema se adaptase a distintos escenarios y condiciones de iluminación o meteorológicas.

Protección de datos

Esta metodología también se realizó con el objetivo de que el sistema fuera capaz de detectar la mayor variedad de residuos: cartones, escombros, bolsas de basura, colchones, muebles. Los resultados de toda esta fase permitieron alcanzar una precisión del 85 % en la detección de las diferentes incidencias.

Con su puesta en marcha efectiva, el modelo seguirá perfeccionándose, ya que, con cada grabación, se permitirá mejorar su diseño inicial y su capacidad de detección a través de este entrenamiento en tiempo real.

Además, para cumplir con la legislación en materia de protección de datos, se ha incorporado un programa que pixela automáticamente a las personas y los vehículos que las cámaras captan durante su recorrido