Fotograma de la película 'Wall-E'.
Fotograma de la película 'Wall-E'.

Reciclar los datos que se esconden en la basura

La ‘startup’ TeknTrash recurre a algoritmos de aprendizaje automático para reconocer productos en las centrales de reciclaje y entregar al fabricante información valiosa sobre su consumo

Cuando navegas por internet, a muchas de las páginas que visitas no les vale solo cuánto tiempo pasas en ellas. Quieren saber (y saben) de dónde vienes, dónde clicas, desde qué dispositivo accedes y a dónde vas después. Y esto no pasa solo con las páginas web. La revolución del dato implica que prácticamente todo lo que pasa a tu alrededor puede ser monitorizado. Los supermercados pueden saber cuánto tiempo pasa un usuario en cada pasillo, los bancos conocen tu historial de compras y diversas corporaciones saben cuánto tiempo pasarás en un atasco aunque elijas coger la ruta más rápida en hora punta. En este contexto, no te extrañará que se pueda sacar información valiosa de lo que tiras a la basura.

  • ¿De quién hablamos?

TeknTrash se define como una empresa que recicla datos, aunque sería más acertado decir que analiza los datos de lo que nosotros reciclamos. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, la compañía reconoce los productos que llegan a las centrales de reciclaje para otorgar a sus fabricantes información que les pueda ser de utilidad sobre su consumo.

“Un fabricante puede utilizar envases de plástico porque no sabe cuánto tiempo tardará su producto en ser consumido. Si descubre que se consume en pocos días desde que lo vende, puede recurrir a otros materiales”, indica Álvaro Costa, CEO de la compañía. “Y ya no es solo una cuestión ecológica, sino también de costes: si puede usar un paquete más barato, lo hará”.

Información sobre la fecha de fabricación o consumo preferente de un producto, su estado o el centro de reciclaje en el que ha sido encontrado nos pueden dar pistas sobre el tiempo que hemos tardado en consumirlo, si le hemos dado un uso intensivo o en qué barrio ha tenido más éxito.

De momento, TeknTrash está empezando. En la startup trabajan cuatro personas y se encuentran en una fase de búsqueda de financiación. Su último paso ha sido firmar una carta de intenciones con una empresa de reciclaje de Madrid para comenzar un proyecto piloto que les permita empezar a entrenar los algoritmos, que ya están desarrollados.

  • ¿Cómo funciona?

La compañía desarrolla una tecnología de identificación de imagen que permite recuperar datos. Cuando un objeto va a la basura suele estar sucio o le puede faltar algún trozo. La capacidad de entender esta información para un algoritmo queda mermada, porque se entrena con productos limpios. El sistema de TeknTrash está diseñado para recuperar la imagen original.

“La idea consiste en poner una videocámara a filmar la correa por la que pasa la basura en un centro de reciclaje y que, a medida que los productos pasan por ella, el sistema los identifique”, señala Costa. “Nuestros clientes tendrían un área online donde ver en qué basurero se han vertido sus productos y toda la información complementaria que les podamos brindar”.

La basura tiene una historia que contar y nosotros queremos escucharla

Con el entrenamiento suficiente, el sistema debería aprender a identificar si el producto está dañado o sucio y otras cuestiones que puedan ser de interés para el fabricante. Esto se potenciaría gracias al aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning) una rama del aprendizaje automático que permitiría al sistema aprovechar nuevos datos para descubrir otros patrones que sería interesante analizar y que no se tuvieron en cuenta a la hora de diseñar el algoritmo.

TeknTrash también trabaja en un sistema tiene que ver con las máquinas expendedoras inversas —o máquinas de reverse vending—, comunes en los países nórdicos. Para quien no las conozca, se trata de unos dispositivos en los que el usuario introduce los envases usados que pretende tirar a cambio de dinero. “Imagina que una persona, antes de introducir su basura, debe identificarse mediante una aplicación móvil”, comenta Costa. “El nivel de capilaridad aquí es extremo, porque tenemos más información de consumo sobre lo que consume un usuario concreto”

  • ¿Por qué nos interesa?

Aunque la compañía todavía tiene su proyecto en una fase muy inicial, no deja de sorprender el nicho que ha encontrado y la original manera que ha elegido para explotarlo. Costa asegura que no han encontrado empresas que puedan considerar competencia y está convencido del potencial de TeknTrash. “La basura tiene una historia que contar y nosotros queremos escucharla”, sentencia.

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