No es posible ya hablar de evolución tecnológica en las empresas sin mencionar la inteligencia artificial (IA) y su importante papel en esta revolución digital que ha crecido exponencialmente en los últimos años. En prácticamente todos los sectores de la economía, la IA juega un papel fundamental para crear nuevas innovaciones o repuntar las ya existentes y llevarlas a nuevos horizontes que generan más y mejores beneficios para la humanidad.
Según narra el documento de National Geographic, “Breve historia visual de la inteligencia artificial”, fue en 1956 que el informático John McCarthy acuñó por primera vez el término durante una conferencia en Darmouth, considerada desde entonces el germen de esta disrupción tecnológica. Así, el camino que ha recorrido esta tecnología ha tenido muchas evoluciones y continuará hasta niveles insospechados. Usando la Ley de Moore, casi 50 años después de que nació el término, en 2005, Raymond Kurzweil predijo que las máquinas alcanzarían un nivel de inteligencia como el del humano en 2029 y, que de seguir la tendencia, para el año 2045 habrían superado la inteligencia de nuestra civilización en un billón de veces.
Inteligencia artificial en la innovación
Como protagonista del escenario que se formó durante la pandemia, la IA se ha convertido en una aliada de los negocios, e incluso es punta de lanza en algunos proyectos de innovación. La velocidad y precisión que ofrece es un factor determinante para que las empresas den el salto necesario para lograr sus objetivos y ofrezcan mejores productos y servicios a los usuarios. Muchas son las aplicaciones en las que la IA puede mejorar los procesos para llegar al resultado final, y una que está generando un impacto mayor es el deep learning en el reciclaje.
El deep learning es un tipo de machine learning (una rama de la IA que se basa en la potencial capacidad de los sistemas para aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones) que entrena a una computadora para que realice tareas como las hacemos los seres humanos, como son el reconocimiento del habla, la identificación de imágenes o el poder hacer predicciones. En lugar de organizar datos para que se ejecuten a través de ecuaciones predefinidas, el deep learning configura parámetros básicos acerca de los datos y entrena a la computadora para que aprenda por cuenta propia al ir reconociendo patrones mediante el uso de muchas capas de procesamiento.
La inteligencia artificial en la separación de residuos
De acuerdo con el estudio “Aprovechando el potencial de la IA”, de TOMRA, empresa que proporciona soluciones tecnológicas de acopio y clasificación de residuos de los sectores de alimentación, reciclaje y minería, la tecnología no es extraña al reciclaje, ya que los sensores ópticos que se pueden utilizar en instalaciones durante el proceso de separación de residuos han utilizado algoritmos de IA para clasificar el material durante más de 30 años. Sin embargo, en lo que concierne al deep learning, este se presenta como una solución prometedora ante los retos más difíciles a los que se enfrenta el sector del reciclaje.
El futuro de la inteligencia artificial en el reciclaje
Según el estudio de TOMRA, en el futuro, la IA podría permitir que las máquinas se adapten a los cambios en el flujo de materiales sin necesidad de reprogramación y prevé el potencial aprendizaje de qué objetos deben ser retirados del flujo después de solo unas pocas muestras. La conectividad en la nube contribuirá a un fondo común de información, permitiendo que las falsas detecciones se incorporen al proceso de aprendizaje a través de múltiples máquinas. El autodiagnóstico de los problemas de mantenimiento y el pedido anticipado de piezas de repuesto o de servicio técnico será una realidad para minimizar el tiempo de inactividad.
Es innegable la importancia de la IA en la industria del reciclaje y prácticamente en todos los sectores de la economía y los negocios. El reto siempre constante será sacarle el mayor provecho e impulsar ese crecimiento para cambiar constantemente el panorama de la humanidad y lograr un mejor futuro.
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