Cambiar culturas, hábitos y costumbres no siempre es fácil. No basta con informar, formar y concienciar a las poblaciones, hay que cambiar la manera de actuar y eso no siempre se consigue. Como en otros ámbitos, la tecnología puede allanar el camino y acelerar los logros.
Ese es uno de los objetivos de la última edición del concurso Atos IT Challenge, un desafío global para estudiantes universitarios de todo el mundo que, en esta ocasión, proponía el diseño de una solución que resuelva un problema de sostenibilidad haciendo uso de tecnologías de Inteligencia Artificial y Machine Learning. Entre los tres finalistas de esta edición destaca nuestro proyecto binSight, que propone una solución innovadora para reducir el desperdicio de alimentos y hacer inteligentes las cadenas de suministro. El proyecto combina un prototipo de IoT con múltiples sensores, una infraestructura en la nube, algoritmos de aprendizaje automático y un panel web. Así, binSight utiliza una combinación de IA y visión artificial para estimar la cantidad de desperdicio alimenticio en comedores y otros lugares de servicio. Por cada cliente se captura una imagen previa y otra posterior de la bandeja con su consumición que son automáticamente analizadas por nuestros algoritmos, y los resultados son ofrecidos a nuestros usuarios.
Por otra parte, el producto es capaz de encontrar patrones de consumo, lo que facilita adecuar el aprovisionamiento de nuestros usuarios. El sistema utiliza un dispositivo físico de bajo coste que está conectado a Internet, creado a través de un Google Vision Kit, que consta de diferentes circuitos y sensores, entre los que destacan la cámara y el procesador de IA. Captura la imagen de la bandeja antes y después de ser consumida, identifica al usuario a través de un código QR y envía esta información directamente a la nube, donde va a ser procesado por nuestros algoritmos. Adicionalmente, se dispone de una balanza fabricada especialmente para soportar hasta 200 kilógramos, destinada a medir los contenedores orgánicos del lugar y, por tanto, obtener el peso exacto del desperdicio alimentario producido. Este dato es enviado al dispositivo principal que se encargará de enviarlo a la nube junto con el resto de los datos.
binSight ofrece diferentes servicios basados en la nube adaptados a las necesidades de las empresas que participan en la cadena de suministro de alimentos como las empresas de restauración, los gobiernos, las entidades sociales y las empresas de compost.
La solución está pensada, en primer lugar, para ayudar a las compañías de catering a rediseñar sus menús, de forma que se minimice el desperdicio de alimento por parte de sus clientes, poniendo especial atención en los comedores escolares, donde los menús suelen seguir un patrón de repetición semanal o mensual. Al mismo tiempo, empresas de ámbito social pueden verse beneficiadas por el proyecto, ya que en algunos países está permitido la reutilización de alimentos no consumidos (excesos). Además, la implantación de binSight permite a las administraciones públicas acceder a reportes periódicos de la situación que está viviendo un determinado establecimiento (un comedor escolar, por ejemplo) ya que, en base a esta información objetiva, se puede comprobar el nivel de desperdicio que se está produciendo, así como si hay alguna anomalía en la alimentación de los niños.
Actualmente, el proyecto se encuentra en fase de prototipo inicial, habiendo validado el funcionamiento básico de los algoritmos y la interfaz web, así como el correcto funcionamiento de la avanzada infraestructura desplegada en la nube. Este prototipo nos ha permito también validar la necesidad que tienen empresas reales de tener datos objetivos a través de los cuales tomar decisiones que ayuden tanto a la sostenibilidad como al propio negocio. Como siguientes pasos, tenemos previsto realizar diversos planes piloto en empresas locales de catering, que permitiría recoger nuevas imágenes (nuevos datos) con los que entrenar y mejorar nuestros modelos. Por otro lado, también se va a mejorar el servicio web incluyendo información más útil y hecha a medida.
El equipo de binSight
