Evaluación de la madurez tecnológica de un prototipo industrial basado en machine learning del proceso de clasificación de residuos sólidos, aplicando los niveles TRL 1-3

Abstract

En la actualidad, los modelos de Machine Learning son esenciales porque pueden manejar grandes cantidades de datos, detectar patrones complejos y hacer predicciones precisas sin necesidad de intervención humana. Por eso, se llevó a cabo una evaluación de un prototipo industrial que utiliza machine learning para clasificar residuos sólidos, aplicando los niveles TRL 1-3. El objetivo principal fue examinar la madurez tecnológica del prototipo y su viabilidad para optimizar la gestión de residuos.

Para construir el sistema, se diseñó una estructura mecánica que integra sensores ultrasónicos, servomotores y una cámara convencional. Se implementaron modelos de aprendizaje profundo utilizando YOLOv8, con un umbral de confianza superior al 70% para detectar y clasificar residuos en tiempo real.

Se realizaron pruebas experimentales en el laboratorio de las Unidades Tecnológicas de Santander, variando factores como la distancia de detección y el tipo de fondo. El análisis final indica que el prototipo tiene un gran potencial para ser utilizado en entornos industriales y educativos, mejorando la eficiencia operativa en la gestión de residuos.