Contexto da pesquisa
O uso de machine learning e inteligência artificial (IA) na gestão de resíduos está se tornando cada vez mais relevante, especialmente em cidades que enfrentam desafios na coleta de lixo. Esse é o caso de Birmingham, onde a ineficiência nos serviços de coleta resultou em crises significativas, incluindo acúmulo de resíduos e riscos à saúde pública.
Método proposto
Pesquisadores sugerem a implementação de uma abordagem baseada em algoritmos de aprendizado de máquina, que são capazes de analisar dados coletados de sensores em caminhões de coleta e lixeiras inteligentes. Esses algoritmos podem otimizar rotas de coleta e prever quando e onde o lixo se acumula, minimizando o tempo de espera e os custos operacionais.
“Um sistema de aprendizado de máquina irá refinar as operações de coleta ao longo do tempo, ajustando-se às dinâmicas de geração de resíduos em diferentes áreas da cidade.”
(“A machine learning system will refine collection operations over time, adjusting to waste generation dynamics in different areas of the city.”)— Dr. Ana Silva, Pesquisadora, Universidade de Birmingham
Resultados e impacto
Estudos preliminares indicam que a utilização de IA no gerenciamento de resíduos pode aumentar a eficiência em até 30%. Modelos de redes neurais convolucionais (CNN) podem ser aplicados para classificar e separar diferentes tipos de materiais recicláveis, utilizando datasets de resíduos coletados em áreas urbanas. As métricas de desempenho incluirão precisão na previsão de volumes de resíduos e capacidade de diminuir o tempo de espera para coleta.
Os resultados mostraram uma redução significativa em problemas relacionados a acúmulo de lixo e uma melhoria no retorno financeiro para as cidades. Isso poderá facilitar a adoção de políticas de sustentabilidade mais eficazes e criar um ambiente urbano mais saudável.
As aplicações potenciais dessa pesquisa incluem a integração de sistemas de coleta pneumática e lixeiras inteligentes, com o objetivo de reduzir a necessidade de coletas frequentes. A próxima fase envolve implementar um sistema piloto em várias cidades, garantindo que a tecnologia atenda às necessidades locais antes de uma implementação em larga escala.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
