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Promueven solución de inteligencia artificial para evitar basura alrededor de contenedores

Un desarrollador informático recolecta fotos de contenedores sucios y limpios para que una computadora diga de forma automática cuándo es necesario que la IMM intervenga

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19 de septiembre de 2020 a las 05:00

加拿大28预测Abril. Primeras semanas de la pandemia. Los contenedores de basura empiezan a desbordarse más de la cuenta por la mayor permanencia de la gente en sus hogares y un consumo mayor. Un ciudadano comparte en el grupo de residentes donde vive una foto con bolsas y bolsas repletas de mugre alrededor del contenedor.  “Triste realidad… ¿será que podemos hacer algo al respecto?”, preguntó.

Rodrigo Laguna, uno de los ciudadanos que está en el grupo, reenvió el mensaje a la Intendencia y en pocas horas la situación se había regularizado. “Sin embargo, es algo que pasa seguido”, expresó.

Desde su lugar de desarrollador informático pensó en alguna solución que pudiese resolver (o ayudar a resolver) este problema.

Su plan implica automatizar los reclamos. Verificar el estado del contenedor y si requiere atención avisar a la Intendencia de Montevideo de manera inmediata. Si bien existe una app que permite llevar a cabo los reclamos (Por Mi Barrio) y la comuna además los recibe a través de las redes sociales, Laguna piensa en un sistema más ágil apelando a las nuevas tecnologías.

Primero, recolectar fotos

加拿大28预测Uno de los aspectos centrales es tener las imágenes de los contenedores en cuestión. Sucios y limpios. Una vez que se tienen esas fotografías es posible entrenar a una herramienta que diga de manera instantánea si el contenedor está sucio o no y saber si requiere atención.

加拿大28预测Rodrigo buscó fotos en Google, en redes sociales y sitios de noticias. Allí consiguió unos 200 ejemplos. En su gran mayoría, según contó en su red social, eran “casos extremos poco cotidianos”. Es decir, muchos contenedores sucios cuando la realidad es que la mayoría están sin inconvenientes.

El siguiente paso fue pedirles a sus amigos imágenes de sus contenedores. Uno de sus amigos le sugirió examinar las imágenes de los contenedores con Google Street View, el sistema que ofrece imágenes panorámicas a nivel de la calle de todo Montevideo. Las imágenes en Uruguay fueron registradas en 2015.

加拿大28预测Con motivo de la antigüedad, que los contenedores se rotan con asiduidad y algunos inconvenientes en la imagen. Por lo tanto, siguió con la recolección de imágenes normal que le habían enviado sus conocidos.

加拿大28预测Con esto llegó a una versión inicial: 600 imágenes de contenedores limpios y 450 de contenedores sucios.

加拿大28预测Ahí se percató que el clasificador automático que entrenó no funcionaba lo suficientemente bien. Es decir, el sistema no decía de manera correcta por sí solo cuando un contenedor estaba limpio o cuando estaba sucio.

Por eso, Rodrigo siguió sacando fotos por sí mismo durante las siguientes semanas para mejorar el entrenamiento de este algoritmo. Lo hizo en paseos y mandados.

Las últimas cifras que logró el domingo de la semana pasada fueron 1.133 imágenes de contenedores limpios y 746 contenedores sucios.

Este sistema binario tiene una deficiencia. No admite grises. Por lo tanto, cuando hay solo una bolsa afuera, o alguien deja una bolsa de comida, casi imperceptible, tal vez no pueda ser determinado como limpio o sucio.

加拿大28预测“Estos son los ingredientes para hacer un software. Si uno quiere emplear una herramienta de este tipo va a requerir estas imágenes”, comentó y agregó que puso a disposición lo que él creó para que alguien pueda utilizarlo y mejorarlo.

En otras palabras, lo que Laguna ha montado es un “dataset”. Lo que en la jerga informática podría traducirse como el conjunto de datos que alimentan un sistema de aprendizaje automático.

加拿大28预测“El objetivo es que la máquina aprenda a partir de ejemplos. Por eso, tengo que mostrarle ejemplos de contenedores limpios y sucios para que aprenda a distinguir”, comentó. Cuanta más variedad de contenedores sucios y limpios haya mejor serán distinguidos.

Cómo fiscaliza la intendencia

加拿大28预测Este desarrollador informático sugiere utilizar el sistema de fiscalización que hoy emplea la Intendencia de Montevideo para monitorear a los vehículos que cometen infracciones en el tránsito.

Son vehículos que tienen ocho cámaras en el techo. Cuatro son de videos y cuatro escanean matrículas en tiempo real. El objetivo es controlar a quienes incumplen normas en el estacionamiento en las esquinas, en zonas reservadas, en rampas para sillas de ruedas y en paradas de ómnibus. Dentro del auto, hay un inspector de la intendencia que maneja un software especial para llevar adelante este control.

加拿大28预测Esta tecnología podría añadirse en estas cámaras para poder detectar contenedores con mucho más agilidad.

加拿大28预测Laguna aseguró que no mantuvo ningún tipo de reunión con las autoridades sobre este tema aunque invita a que las autoridades se hagan eco de este tema en el futuro para responder de manera más rápida.

En mayo, Eduardo Fernández, director de Limpieza de Montevideo, aseguró a El Observador que luego de que reciben un reclamo demoran un máximo de 24 horas en limpiar el contenedor. De todas formas, aseguró que hay momentos en los que “nadie denuncia” y, por más de que un contenedor esté desbordado o tenga mugre alrededor, no hay nadie que lo reporte a la comuna. La falta de conocimiento sobre el terreno dificulta sus intervenciones.

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