Claire Swedberg
Pesquisadores da Universidade de Saint Louis (SLU) estão expandindo um piloto baseado em IoT, nos becos de St. Louis, que identifica e rastreia o volume e o tipo de reciclagem doméstica e resíduos que são jogados nas lixeiras. O objetivo é entender melhor quando a reciclagem está sendo contaminada com resíduos, ou quando os plásticos e outros produtos, que deveriam ser reciclados, vão para lixeiras e depois para aterros sanitários.
A solução utiliza dispositivos alimentados por energia solar dentro de lixeiras, que enviam leituras de sensores por meio de um sistema IoT a partir de lixeiras, incluindo dados ópticos de dentro de lixeiras para reciclagem. O laboratório onde a solução foi construída é conhecido como inteligência artificial para análise de sistema de ambiente humano acoplado para sustentabilidade (AI-CHESS).
Essa funcionalidade de IA pode ajudar a identificar objetos em lixeiras para determinar o que foi jogado fora e quando, explicou Orhun Aydin, líder do projeto e professor assistente da SLU no Departamento de Ciências da Terra e Atmosféricas.
O projeto é financiado em parte pela National Science Foundation (NSF), enquanto a equipe de pesquisa trabalha em conjunto com o Earth Day 365, uma organização sem fins lucrativos que visa a sustentabilidade ambiental em St. O Dia da Terra 365 oferece divulgação à comunidade relacionada aos dados do sistema e trabalha com residentes locais. O objetivo é atingir taxas ótimas de reciclagem sem sobrecarregar as pessoas, disse Aydin.
Desligando o fluxo se os plásticos entrarem em rios e mares
Aydin tem experiência em uma disciplina de geoestatística conhecida como inteligência artificial geoespacial (GeoAI) e o projeto IoT decorre de seu trabalho inicial na medição do fluxo de plásticos em um local onde não deveriam estar nos cursos de água da Terra.
Ele trabalhou na modelagem temporal de fluxos de plástico dos rios para os oceanos, bem como na modelagem de ilhas de plástico que flutuam em mar aberto. Existem atualmente cerca de 2,25 biliões de pedaços de detritos plásticos no oceano e todos os anos cerca de 8 milhões de toneladas de resíduos plásticos escapam para os nossos cursos de água.
“Olhando para a escala deste problema, perguntei-me o que podemos fazer para fechar a torneira dos plásticos nos rios ou antes que [os plásticos] cheguem tão longe”, disse Aydin.
Os dados de satélite são úteis, mas ainda são demasiado grosseiros para detectar plásticos nos oceanos e nos rios. Além disso, os sistemas de câmeras ao longo do rio ajudam a contar os plásticos, mas obter uma visão em larga escala na margem do rio seria muito caro.
Olhando nas caixas
Muito antes de o plástico descartado chegar ao rio, disse Aydin, há uma história de má gestão em que os plásticos que deveriam ser reciclados, de alguma forma, não o foram. A solução de lixeira inteligente visa levar a visão mais a montante, até o local onde os plásticos acabados geralmente vão parar: as lixeiras ao redor das casas das pessoas.
Procurar formas de fechar a torneira dos plásticos exigirá uma melhor gestão da reciclagem, afirmaram Aydin e a sua equipa. Mas entender como acontece a quebra da reciclagem é um desafio.
“Temos uma enorme lacuna de dados quando o lixo sai do consumidor, quando sai de nossas mãos e vai para uma lixeira em algum lugar onde não sabemos realmente o que acontece com ele”, disse Aydin.
Um piloto para rastrear a reciclagem com IA
Os moradores de St. Louis usam lixeiras – recipientes comunitários de bairro nos quais várias famílias descartam sua reciclagem e lixo. Quando tudo dá certo, uma lixeira fica cheia de recicláveis limpos, a outra de lixo, e os caminhões recolhem o conteúdo de uma ou outra lixeira e os transportam de acordo para o centro de reciclagem ou local de gerenciamento de resíduos.
A especulação era que o sistema nem sempre funciona dessa maneira.
O piloto começou nesta primavera com dois tipos de sensores atualmente implantados em um total de 20 lixeiras – metade deles rastreia a reciclagem e a outra metade rastreia o lixo.
No caso da reciclagem, o aparelho vem com sensor óptico para identificar o formato dos itens conforme eles são jogados no lixo. Os dados ópticos são enviados de volta ao sistema onde o software baseado em IA diferenciará uma caixa, uma garrafa ou um saco, bem como o tipo de material: plástico, papelão, papel ou metal, por exemplo. O projeto atualmente usa conectividade Wi-Fi.
A tecnologia pode até identificar subtipos de plásticos, como tipo um ou tipo um, que podem ter diferentes requisitos de reciclagem.
“Estamos criando dados muito detalhados para avaliar o que está no lixo”, disse Aydin.
Rastreamento de resíduos com sensores orgânicos
Os aparelhos nas lixeiras vêm com sensores para medições de gases, temperatura e umidade. Os dados do sensor fornecem uma compreensão do desperdício e da deterioração dos alimentos, detectando se há uma grande quantidade de desperdício de alimentos, apodrecendo rapidamente, que requer uma recolha antecipada para reduzir os gases com efeito de estufa.
Com os sensores de resíduos, disse Aydin, os pesquisadores podem usar os gases emitidos para determinar se e quanta deterioração bacteriana está presente, e podem calcular quantos resíduos entre as famílias (em bairros específicos) estão sendo depositados nas lixeiras. Sem os sensores, destacou, “não podemos ver através dos grossos sacos de lixo, para perceber o que está dentro e quando é que precisa de ser recolhido.
Embora ambos os dispositivos utilizem sensores diferentes e possam empregar protocolos de comunicação diferentes, ambos são projetados para serem independentes do tipo de caixa. “Não estamos modificando as caixas de qualquer forma, elas são plug and play e são autoalimentadas”, disse Aydin.
Expansão do Programa Piloto
Durante a fase de protótipo, os pesquisadores construíram vários tipos de modelos antes de selecionar o sistema de lixeiras que está em uso.
A equipe agora está ampliando a construção de invólucros e instalando sensores nesses invólucros que serão inseridos em silos. Em meados de julho, o grupo instalará 100 desses dispositivos nos bairros de St. Louis para monitoramento contínuo.
A equipe de pesquisa também está se preparando para construir internamente seus próprios circuitos de sensores e fabricar tudo, menos os próprios chips. Eles então esperam poder crescer como um grupo de pesquisa para eventualmente fornecer um grande número de dispositivos para projetos maiores, além de St. Louis.
Resultados para ajudar a educar os residentes
Os dados dos sensores ao longo do tempo destinam-se a ajudar a cidade a compreender as tendências entre os bairros, as características sociodemográficas e as formas eficazes de divulgação e reciclagem da educação que levam a mudanças comportamentais duradouras.
A equipa já descobriu que existem padrões específicos, como alguns contentores que apresentam consistentemente bons materiais recicláveis, enquanto outros podem ter resultados mais mistos.
Curiosamente, Aydin acrescentou: “olhando para todos esses dados, uma coisa comum que vejo é que as pessoas tendem a ensacar materiais recicláveis, o que não é algo que deveriam fazer e esse é um padrão muito comum”.
Os dispositivos são alimentados por energia solar e armazenam energia das horas de luz solar para continuar enviando dados durante os horários de maior movimento do dia. Os pesquisadores estão descobrindo que as lixeiras ficam quase todas ociosas durante o dia, quando todos estão trabalhando, e o horário de pico de atividade é entre 16h e 21h, depois que o sol se põe.
Prevenindo Contaminação Cruzada
Os dados podem ajudar a melhorar o programa de gestão de resíduos da cidade. As autoridades poderão utilizar os dados para programar de forma mais eficaz a recolha de resíduos e reciclagem com base nos níveis dentro dos contentores. Também poderá prevenir a contaminação cruzada resultante da mistura de materiais recicláveis limpos com resíduos pelos motoristas.
“Assim que tivermos uma ideia de onde estão os bons contentores de reciclagem, seremos capazes de ligar os pontos para optimizar a logística de recolha para que um motorista visite basicamente os contentores mais próximos, mas também os contentores que contêm o mais alto nível de itens recicláveis em eles”, disse Aydin.
Outra característica do piloto é a capacidade de detectar padrões de comportamento, como despejo ilegal, que pode levar ao transbordamento de uma lixeira, o que leva os moradores a jogarem o lixo doméstico na única lixeira disponível.
Uma ferramenta para minimizar o fluxo de plásticos
Se a tecnologia IoT e IA fornecer a inteligência que os investigadores esperam, eles esperam que ela funcione como um sistema neural e nervoso de resíduos. Aydin compara o sistema à introdução do Fitbits para rastreamento de passos e condicionamento físico. Antes de esses rastreadores estarem disponíveis, as pessoas tinham pouco conhecimento sobre seus níveis de atividade e comportamento. Com os dados, eles são capazes de começar a melhorar os seus próprios níveis de atividade para melhorar a saúde.
Em última análise, disse Aydin, o seu objetivo não mudou: minimizar a quantidade de plásticos que acabam nos rios, cursos de água e solo. Ele espera que o sistema do laboratório AI-CHESS ajude a identificar e reduzir esses plásticos no ambiente natural.
“Esta pode ser uma ferramenta entre muitas”, disse ele, e não deve impedir outros esforços para enfrentar o desafio dos resíduos plásticos. “O trabalho de remediação ainda é muito importante, porque mesmo que fechemos a torneira agora, há tantos plásticos nos nossos rios que, no seu caminho para os nossos oceanos, serão necessárias décadas de trabalho muito árduo para retirar os plásticos do nosso ambiente.”
