Construcción de un prototipo de software en su primera fase que permita detectar e indicar los desechos de material reciclable doméstico con el uso de inteligencia artificial

Las economías circulares están ganando atención como una forma potencial de aumentar la prosperidad de la sociedad al reducir las demandas de recursos, materias primas y minimizar los costos indirectos. Se destaca la necesidad de una transición empresarial con enfoque sistémico y nuevos mecanismos de colaboración. El reciclaje es fundamental para la sustentabilidad, ya que cada minuto se filtran grandes cantidades de desechos plásticos en los océanos. Se propone buscar soluciones sistémicas que contribuyan positivamente a las iniciativas de reciclaje. En el sector empresarial, las iniciativas de responsabilidad social empresarial fomentan el reciclaje, la reducción y el reuso. Se plantea desarrollar un producto tecnológico que permita la identificación y clasificación de los residuos reciclables desde la fuente, generando métricas para optimizar procesos logísticos y de transporte. A través del uso de técnicas de Deep Learning y visión por computador, se pretende implementar una aplicación web que identifique y clasifique los residuos en tiempo real, facilitando su correcta disposición desde la fuente. La información recopilada permitirá cuantificar, notificar y programar un proceso de recolección optimizado. Se espera obtener datos para medir y segmentar la proporción de material destinado al reciclaje, lo cual servirá como base para diseñar un modelo logístico óptimo que abarque la recolección y la disposición final del material reciclable.

• Autores: Mora Miranda, Miguel Angel; Escobar Palacio, Jessid Alberto
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/39830
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/39830
• Palabra clave: Residuos; Inteligencia artificial; Desechos residenciales; Reciclaje; Visión por computador; Aprendizaje profundo; Especialización en Ingeniería de Software -- Tesis y disertaciones académicas; Inteligencia artificial; Optimización logística en reciclaje; Responsabilidad social Empresarial; Reciclaje; Deep learning; Computer vision; Artificial inteligence; Garbage; Recycle; Trash
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional