CircularNet: Cómo Recykal creó el mercado de economía circular más grande de Asia usando la IA de Google

India tiene una de las economías de más rápido crecimiento del mundo; sin embargo, aún le falta una infraestructura de reciclaje sólida. Incluso las instalaciones de reciclaje más pequeñas procesan decenas de miles de kilos de material por día a nivel global. En Delhi, cerca de 30 millones de toneladas métricas de residuos de relleno sanitario forman las famosas torres de basura de la ciudad. Esto no solo afecta la contaminación del aire y del suelo de la ciudad, sino que los residentes locales también deben enfrentarse a suministros de agua contaminada. Los rellenos sanitarios locales forman parte de un ciclo vicioso: no tienen la capacidad de hacer frente a la clasificación de los residuos entrantes para su reciclaje y compostaje, y el excedente continúa apilándose con el paso de los años.

"India produce cerca de 62 millones de toneladas métricas de residuos por año", comenta Chetan Baregar, director asociado de marketing de Recykal. "Pero su ecosistema de gestión de residuos todavía está en las etapas iniciales".

Con base en la ciudad sureña de Hyderabad, el equipo de Recykal formado por 500 personas está repensando el ecosistema de reciclaje de la India. Con la tecnología de la IA de Google, la startup creó el mercado de comercio de residuos de mayor crecimiento en Asia.

A través de CircularNet, el modelo de aprendizaje automático de código abierto de Google para la gestión de residuos, Recykal afirma que logró detectar, con una precisión de más del 90%, metales, botellas, tuberías, cubiertos y plásticos PET, HDPE y LDPE. A su vez, la calidad medida de producción mejoró un 60% con el uso de la IA de Google.

Baregar comenta que los recicladores de la India reciben residuos secos sin contaminar, lo que aumenta cerca de seis veces su valor financiero. Los plásticos, papeles, metales, residuos electrónicos y baterías pueden venderse en el mercado B2B de Recykal, que ahora opera en más de 30 estados y territorios de la unión de la India. Sin embargo, el beneficio más grande es el social: Recykal afirma que desvía 50,000 toneladas métricas de residuos del relleno sanitario por mes.

"Si el material no se recicla, eventualmente terminará contaminando el suelo, el agua o el aire", afirma Baregar. "Por medio de la tecnología de IA de CircularNet, ayudamos a las marcas a alcanzar sus objetivos de sustentabilidad, brindamos a los gobiernos estadísticas prácticas y ofrecemos a las empresas materiales mejores y más económicos. La tecnología está beneficiando a la India en su totalidad".

Generación de valor a partir de la gestión de residuos

Los residuos constituyen un gran negocio. El mercado mundial de gestión de residuos tiene un valor de cerca de USD 1.3 billones, y la población mundial genera alrededor de 2,000 millones de toneladas métricas de basura por año. La mayor parte de la industria consiste en reciclar: los materiales se recolectan de los hogares, se procesan en Instalaciones de recuperación de materiales (MRF) y luego se venden a los proveedores.

Actualmente, solo se recicla una fracción de los recursos mundiales. En la India, la separación de materiales reciclables valiosos (como residuos electrónicos, metales y plásticos) de aquellos no reciclables es, en su mayoría, algo que se realiza de forma manual. Esto se debe a la contaminación del reciclaje, que ocurre cuando se colocan los elementos desechados en el cesto de reciclaje incorrecto, o bien cuando no se limpian los residuos de comida. Como consecuencia, las tasas de reciclaje pueden resultar ineficientes, ya que los trabajadores deben elegir a mano el material que se podrá reciclar.

Esto no solo afecta los márgenes de ganancias para los operadores de la gestión de residuos, sino también el medioambiente. El material reciclable puede acabar en rellenos sanitarios por error, y los elementos contaminados pueden alterar los procesos de reciclaje.

Incentivos de mejores hábitos de reciclaje

Aquí es donde entra en juego la tecnología de IA de Google, CircularNet. El modelo de aprendizaje automático de código abierto ayuda a identificar y reducir la contaminación en los flujos de reciclaje para lograr un mayor desvío de residuos de los rellenos sanitarios. Se capturan imágenes en diferentes lugares dentro de las MRF y se generan métricas diarias que permiten aplicar un enfoque de reciclaje basado en datos. A su vez, la tecnología está ayudando a Recykal a brindar estadísticas prácticas a partes interesadas clave (como procesadores, gobiernos y marcas importantes) como la Organización de Responsabilidad del Productor líder en la India.

"CircularNet fue el aliado perfecto para nosotros, ya que no tuvimos que crear una solución desde cero", comenta Sanket Waghmare, propietario del producto SmartSkan de Recykal. "Nos brindó la tecnología para detectar con precisión las categorías de residuos, lo que nos permitió enfocarnos en crear modelos de datos y lanzarnos rápidamente al mercado. Pudimos usarlo como base y comenzar a trabajar en los objetivos medioambientales y de salud pública de la India de inmediato".

Con su apoyo al proceso de gestión de residuos de extremo a extremo, CircularNet se utiliza para identificar materiales con precisión, medir la contaminación y permitir que los socios de Recykal reintroduzcan más materiales reciclables, y de mejor calidad, a la cadena de suministro.

"Nos convertimos en una especie de líder en lo que respecta a reciclaje en la India", afirma Chetan Baregar, director asociado de marketing en Recykal. "Cualquier producto fabricado a partir de plásticos se vende con un depósito además de USD 0.06 a USD 0.12 (de INR 5 a INR 10). Esto promueve el empaquetado como un tipo de moneda de cambio, en lugar de ser algo que debería desecharse”.

Aceleración de avances a partir de datos

Con la solución Smart Skan de Recykal, casi 13,000 familias recibieron bolsas de reciclado con códigos únicos de identificación. Las recolecciones semanales de los hogares se envían a Centros inteligentes y a las MRF, y, por medio de la IA de Google, las cámaras escanean el material recolectado y colocado en cintas transportadoras.

Baregar afirma que estas estadísticas son fundamentales para el ecosistema de gestión de residuos de la India. "Antes de CircularNet, las autoridades no contaban con información sobre el tipo de residuos generados, la forma en que los hábitos de reciclaje diferían en la India y la manera de establecer planes y presupuestos de forma adecuada".

"Ahora, los municipios son capaces de identificar dónde necesitan reforzar la educación de los consumidores o dónde deben incentivar comportamientos de reciclaje. Se brindan materiales de mejor valor a los compradores, y con la IA podemos ajustar nuestra capacidad, lo que ayuda a aumentar la rentabilidad de los centros de gestión de residuos”.

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