Machine learning para aprender… de la basura

Los datos nos rodean. Cada vez encontramos más fuentes de datos que catalogaríamos como improbables, cuando menos, pero que hoy son aprovechables gracias a la tecnología. En concreto, los algoritmos de machine learning pueden programarse para extraer información y valor de datos aparentemente poco interesantes como los que nos encontramos en las basuras.

En concreto, en las centrales de reciclaje. Allí se depositan cada día toneladas de residuos que pasarán un proceso de reciclaje que otorgará una segunda vida a componentes y materiales. En esos productos desechados se esconden datos muy útiles para sus fabricantes, datos que podrían mejorar los esquemas de producción, ahorrar costes y, de paso, beneficiar al medio ambiente.

En España tenemos una startup capaz de hacer esta tarea. Se trata de TeknTrash, que dispone de un sistema basado en algoritmos de aprendizaje automático capaz de reconocer los productos que llegan a las centrales de reciclaje. La información que pueden extraer es de lo más diversa e inesperada, al menos para alguien que no se haya parado a pensar en ello. Por ejemplo:

• Cuándo se ha consumido el producto. Saber en qué fecha se ha consumido o terminado el producto (si hablamos de alimentación, por ejemplo) nos indica muchas cosas: si sabemos cuánto tardó en consumirse, podremos evaluar si necesitamos packaging más pequeño, o si en lugar de materiales contaminantes deberíamos utilizar otros más respetuosos con el medio ambiente.
• Dónde se consumió vs dónde se ha vendido. El cruce de datos de diferente naturaleza es importante para entender cosas acerca de los productos. Si nos encontramos residuos determinados en zonas en las que el producto no se comercializa, esta es información valiosa para el fabricante, que puede variar su estrategia para conseguir mayores beneficios.

Este es el potencial del machine learning para extraer valor del Big Data. Además de extraer datos de los desechos, el potencial de esta tecnología va más allá, ya que permite controlar mejor el ciclo de vida de los productos, y plantearse cuestiones pocas veces satisfechas anteriormente, como obtener conocimiento sobre patrones de consumo o descubrir la experiencia desconocida, hasta ahora, del consumidor.

En la startup quieren ir un paso más allá, y es lo más interesante a largo plazo: instalar máquinas de vending inverso en las que los consumidores introducirán sus desperdicios (envases y productos reciclables) a cambio de un «retorno». Este retorno sonará a los más mayores, y es una actualización de lo que se hacía hace ya muchos años en España, cuando los envases eran retornables y pagábamos un extra al adquirirlos, que se nos devolvía cuando entregábamos el recipiente (normalmente, botellas de vidrio) al tendero.

Si este sistema se consolidase, los datos serían todavía más interesantes. Los consumidores podrían darse de alta en estas máquinas, y la precisión en cuanto al lugar de consumo de los productos sería completa, aportando mucho más valor añadido a ese misterio generalizado que supone la vida de un producto una vez que sale de la tienda.