Recysmart, el dispositivo capaz de identificar qué tipo de envase entra en cada contenedor gracias a su acústica

Pionera en el mundo, se trata de una tecnología que usa la acústica acompañada de inteligencia artificial que permite identificar, con una precisión por encima del 95 %, el material de los envases que depositan los ciudadanos en el contenedor

Europa produce más de 240 millones de toneladas de residuos urbanos, lo que quiere decir que cada persona genera 500 Kg de residuos al año, y solo se recicla el 40%[1]. El resto, acaban en vertederos, en incineradoras o contaminando nuestro planeta.

Los sistemas de reciclaje más exitosos se basan en sistemas de recompensa al ciudadano, pero para que esto pueda suceder, las autoridades necesitan saber qué se está reciclando y quién lo está haciendo.

Los sistemas actuales usan las “Reverse Vending Machines”, una tecnología que usa infrarrojos que permite leer los códigos de barras de los envases. Pero este sistema es muy limitado, ya que no es capaz de reconocer envases que no tengan código o, como ocurre muchas veces, envases con el código dañado. Además, es un sistema costoso y no está adaptado al entorno urbano.

Tras más de 10 años de experiencia trabajando en la industria de los polímeros, el emprendedor catalán e ingeniero químico Jorgi Berguinzo, había comprobado el pequeño porcentaje de envases que se recogían en Europa. Por eso, se planteó crear una solución, ya no sólo para que las empresas de recogida de basura pudieran recuperar más envases, sino para que la ciudadanía se involucrara más en este proceso.

Tras cuatro años de trabajo con su equipo en la startup Recircula Solutions, nace Recysmart, un dispositivo que se instala en cualquier tipo de contenedor urbano y que es capaz de identificar el material de los envases reciclados por los ciudadanos.

Para diferenciar los tipos de envases, el dispositivo combina un diseño mecánico único con algoritmos de IA basados en la acústica.  De esta forma, cuando el envase es introducido en un contenedor, genera una señal acústica única y característica que es captada por el sensor y procesada a tiempo real.

La red neuronal puede clasificar cuatro tipos de envases diferentes: vidrio, plástico, latas y tetrabriks con una precisión por encima del 95 %.

El dispositivo recopila y envía a la plataforma todos los datos obtenidos para que los gestores de residuos y autoridades públicas puedan remunerar las buenas acciones de reciclaje de los ciudadanos. 

La tecnología es accesible -tanto a nivel económico como a nivel logístico- casi para cualquier gestor de residuos urbanos, entidad pública o gran superficie privada que desee incorporarla a sus contenedores de manera sencilla. Ahora mismo, hay 70 contenedores equipados con Recysmart -principalmente en España y Portugal, pero también en Italia, Reino Unido y Austria- aunque el objetivo para este 2022 es poder alcanzar los 1.800.

Además, el objetivo es impulsar programas de incentivos para que la población recicle cada vez más. Por ejemplo, llegar a un 90% de botellas de plástico recicladas para 2029. Y, en este sentido, la tecnología creada por Recircula es idónea gracias a su capacidad para conocer, de una manera muy sencilla, el tipo de envase que está colocando cada persona en el contenedor.

“Los programas de incentivos basados en descuentos directos en movilidad, comercio local o en la lucha contra el desperdicio alimentario, están dando muy buenos resultados con incrementos de la fracción de envases de hasta un 90%”, comenta Berguinzo.

El trabajo de esta startup ha llamando la atención de empresas como Sacyr, Ferrovial, o Urbaser, que están ofertando la tecnología a nivel nacional con el objetivo de cumplir con los pliegos de licitación de residuos de los ayuntamientos para cumplir con la normativa Europea.  

Con el objetivo de seguir creciendo y que esta tecnología llegue al mayor número de contenedores posible, Recircula Solutions ha abierto una ronda de financiación en La Bolsa Social, donde espera captar una inversión de más de un millón de euros.


[1] Eurostat, 2019 – Link

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