Implementación de un sistema con inteligencia artificial para la detección y clasificación de residuos en el hogar.

Abstract

El propósito de este trabajo es desarrollar un aplicativo basado en inteligencia artificial para la clasificación de residuos reciclables mediante la visión por computador. La inadecuada administración de desechos en diversas regiones, especialmente en el hogar, resulta en una reducida tasa de reciclaje e impactos perjudiciales para el medio ambiente. Para resolver este problema, se empleó un modelo de aprendizaje profundo entrenado con una base de datos propia, la cual incluye imágenes de materiales reciclables que se dividen en 5 categorías principales: cartón, vidrio, metal, papel, plástico y biodegradable (posteriormente se especifican las subclases de cada categoría). La estrategia usada implicó la recolección de información, el preprocesamiento de imágenes, la capacitación del modelo con arquitectura YOLOv11 y su incorporación en una aplicación web y móvil. Los resultados de los experimentos concluyen con un promedio de precisión cercana al 80%, gracias a mejorar la clasificación de los residuos a través de métodos desde la normalización de los datos y determinación de los hiperparametros. Adicionalmente, realizar la clasificación de residuos desde la cámara del dispositivo y/o un archivo de imagen e incluir información específica sobre los materiales detectados y de las clases que representan. La aplicación de inteligencia artificial en la clasificación de residuos evidencia ser una buena herramienta para fomentar el reciclaje y concienciar a la población acerca de la adecuada administración de estos. Se recomienda mejorar la base de datos con imágenes en diferentes situaciones ambientales e implementar métodos de optimización que posibilite incrementar la exactitud del modelo a través del uso continuo del programa.