Según el concejal, el objetivo es “reducir en un 50% el tiempo de resolución de incidencias”. El vehículo necesita dos horas para cubrir su ámbito de despliegue, por las cinco empleadas con el sistema anterior. “A este ahorro de tiempo, que se traducirá en una actuación más rápida sobre el terreno y en la posibilidad de abarcar mayor extensión de trama viaria, se une otra ventaja relevante: el vehículo de inspección dotado con reconocimiento visual registra todas las incidencias recogidas, tanto las que afectan a pequeños residuos (una caja, por ejemplo), como las que conciernen a muebles y enseres voluminosos”, detallan fuentes de Medio Ambiente en declaraciones recogidas por Europa Press.

Hasta ahora, un mando intermedio centraba sus comunicaciones en los residuos de mayor volumen, precisamente por su impacto en el paisaje urbano o en la movilidad peatonal. De esta manera, el personal que hasta ahora llevaba a cabo esta inspección se ve liberado de estos trabajos rutinarios de detección de residuos y se podrá dedicar a otras tareas del servicio. Carabante ha destacado la importancia de que el tiempo de resolución de estas incidencias se vaya a reducir a menos de la mitad. Afirma que solo en Villaverde, Carabanchel y Usera “se efectúan más de 2.000 actuaciones de estas circunstancias de media al día”, según sus respuestas a la prensa emitidas desde el cantón de limpieza de María Odiaga, en Carabanchel.

El nuevo dispositivo se basa en una labor de reconocimiento visual mediante inteligencia artificial para detectar aquellos residuos que son depositados fuera de los contenedores. La empresa FCC Medio Ambiente, adjudicataria del lote 6 del contrato de limpieza viaria (limitado a los tres distritos citados), ha sido la encargada de desarrollar el proyecto. Durante la fase de prueba, un vehículo de inspección fue equipado con cámaras capaces de analizar el contexto y los objetos que va captando a lo largo de su recorrido. Estos dispositivos ejecutan el reconocimiento visual mediante el uso de sensores y el desarrollo de algoritmos basados en IA.

El entrenamiento se completó con sesiones de grabación con el vehículo en el entorno real de las calles de Madrid, de forma que el sistema se adaptase a distintos escenarios y condiciones de iluminación o meteorológicas, además de detectar la mayor variedad de residuos: cartones, escombros, bolsas de basura, colchones o muebles. Los resultados de toda esta fase alcanzaron una precisión del 85% en la detección de las diferentes incidencias.

Con su puesta en marcha efectiva, el consistorio espera que el modelo siga perfeccionándose, ya que cada grabación permitirá mejorar su diseño inicial y su capacidad de detección a través del entrenamiento en tiempo real. Para cumplir con la legislación en materia de protección de datos, un programa pixela automáticamente a las personas y los vehículos que las cámaras captan durante su recorrido.

La tramitación de las incidencias desde el vehículo se producirá de manera instantánea, ya que toda la información llega en tiempo real al centro de seguimiento de los servicios del cantón de limpieza. Con ello el Ejecutivo de la capital busca la asignación inmediata de la incidencia al vehículo más cercano, o al equipo más adecuado para recoger cada tipo de residuo.