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    Cómo la IA supera a las hojas de cálculo en el modelado de volúmenes futuros para la gestión de residuos urbanos

    Las ciudades en crecimiento tienden a quedarse sin tierra para la gestión de residuos y nuevos vertederos. El aprendizaje automático puede ayudar a los administradores de la ciudad a crear pronósticos a largo plazo más poderosos de los volúmenes de desechos sólidos y los requisitos de los vertederos. incluso con datos inexactos o faltantes, han demostrado investigadores de la Universidad de Johannesburgo. Crédito:Therese van Wyk, Universidad de johannesburgo

    Por todo el mundo, las grandes ciudades se están quedando sin espacio para los residuos sólidos urbanos. Los vertederos existentes se están llenando rápidamente y nadie quiere un nuevo sitio cerca de sus hogares o negocios. Mientras tanto, los contribuyentes no están interesados ​​en costos más altos para la gestión de residuos de calidad.

    Una forma de prolongar significativamente la vida útil de los sitios de gestión de residuos existentes es el reciclaje. El reciclaje también puede generar empleo, ayudar a establecer una economía circular o avanzar hacia cero residuos. Pero a menudo, los hogares son altamente resistentes al reciclaje.

    Un estudio reciente informa sobre una poderosa técnica de inteligencia artificial (IA) para pronosticar los requisitos de vertederos de una ciudad a largo plazo. Los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para pronosticar los residuos sólidos urbanos en una gran ciudad africana. El pronóstico muestra cuánto desperdicio habrá en 30 años si los niveles de reciclaje se mantienen iguales.

    El Dr. Olusola Olaitan Ayeleru y el Sr. Lanrewaju Ibrahim Fajimi publicaron su investigación en el Revista de producción más limpia . Ambos están en el Departamento de Ingeniería Química de la Universidad de Johannesburgo.

    Planificación de residuos con hojas de cálculo

    Predecir cuándo los vertederos de una ciudad se quedarán sin espacio es difícil, incluso cuando se dispone de información precisa. Sin embargo, El pronóstico estadístico convencional utilizando una hoja de cálculo puede ser lo suficientemente bueno como para planificar con 30 años de anticipación.

    Al mismo tiempo, Las hojas de cálculo con muchas fórmulas y macros ajustadas manualmente son difíciles de entender. Estos también pueden llevar mucho tiempo y ser difíciles de mantener.

    Pero es posible que no sea posible realizar pronósticos para diferentes escenarios de reciclaje en hojas de cálculo. Tomando el crecimiento de la población, tipos de residuos, Es posible que no sea posible tener en cuenta el clima y otros conjuntos de datos en tal pronóstico, cualquiera.

    Países en desarrollo, la información sobre los residuos generados en una ciudad a menudo falta o es inexacta. Aquí, Es poco probable que las hojas de cálculo proporcionen a los administradores de la ciudad pronósticos para la planificación a largo plazo.

    Sin embargo, Los modelos de aprendizaje automático se pueden entrenar a partir de los datos disponibles. y de más datos agregados más tarde. También, El aprendizaje automático es más adecuado para aprovechar múltiples conjuntos de datos en diferentes formatos.

    Una ciudad de rápido crecimiento

    Johannesburgo es el centro económico de Sudáfrica y la ciudad más grande del país. Atrae a personas de otras provincias y extranjeros en busca de trabajo.

    Para este estudio, sólo se incluyó la Municipalidad Metropolitana de la Ciudad de Johannesburgo. Esto se extiende desde Diepsloot y Midrand en el norte hasta Ennerdale / Orange Farm en el sur; Doornkop / Soweto en el oeste hasta Bruma en el este. Las ciudades vecinas de Ekhurhuleni, Tshwane, Mogale, Merafong, Rand West, Emfuleni, Midvaal y Lesedi fueron excluidos del estudio.

    Entre 1996 y 2001, la población de la ciudad de Johannesburgo creció de 2,59 millones a 3,22 millones. Para 2011, la población de la ciudad era de 4,43 millones, según los datos del censo nacional. El mismo año, El 90% de un estimado de 59 millones de toneladas de desechos generales producidos en Sudáfrica terminaron en vertederos, mientras que el 10% se recicló. Nacionalmente, 12,9% de los hogares metropolitanos declararon que reciclaban, seguido por el 10,8% de los hogares en las zonas urbanas.

    Para 2021, la población de la ciudad se pronosticó en 5.3 millones, de acuerdo con su Plan de Desarrollo Integrado 2019/2020.

    Actualmente, la ciudad opera cuatro vertederos. En septiembre de 2020, el director de operaciones de Pickitup, la empresa de gestión de residuos de la ciudad, informó que quedan cuatro años y medio de capacidad en estos sitios.

    En 2018, la ciudad inició un programa de reciclaje de separación en origen. El departamento recicla plástico, papel, vidrio y latas, así como residuos de jardín generados por el hogar. En febrero de 2021, Pickitup anunció un programa de coproducción con 48 empresas. El objetivo es aumentar la recolección de residuos, limpieza viaria y reciclaje concienciación y educación en la ciudad. Quince nuevos miembros del personal de Pickitup por barrio coordinarán el programa.

    Datos conectados a IA

    Ayeleru y Fajimi utilizaron el aprendizaje automático para pronosticar los residuos sólidos urbanos en Johannesburgo dentro de 30 años utilizando una computadora portátil estándar con un procesador i7. Los investigadores utilizaron datos del censo de 2011 que indicaban población, empleado formalmente, desempleados y el número de unidades familiares. Los datos fueron proporcionados por la agencia gubernamental nacional StatsSA. Combinaron esto con datos sobre el total anual de residuos sólidos urbanos en los cuatro vertederos de la ciudad, de 1996 a 2008. Estos datos fueron proporcionados por la ciudad de Johannesburgo.

    En este estudio, Fajimi utilizó dos tipos de aprendizaje automático para generar previsiones a 30 años del total de residuos sólidos generados en la ciudad. Ambos algoritmos son conocidos por sus predicciones precisas y su coherencia.

    El primer tipo son las redes neuronales artificiales (ANN). Este tipo de modelo puede aprender por sí solo. Los investigadores utilizaron cinco, 10-, 20-, Modelos de 30 y 40 neuronas para crear cinco pronósticos Los investigadores utilizaron el software MATLAB, que tiene una robusta caja de herramientas de ajuste neural ANN.

    El segundo tipo se denomina máquinas vectoriales compatibles (SVM). Los investigadores utilizaron lineal, cuadrático, cúbico, un gaussiano, métodos gaussiano medio y gaussiano grueso en el software MATLAB para crear otros seis pronósticos.

    El modelo de 10 neuronas produjo el mejor pronóstico de ANN. Entre los SVM, el modelo lineal produjo el mejor pronóstico.

    El resultado final de la IA

    El modelo de 10 neuronas predijo que es probable que la población de la ciudad de Johannesburgo aumente de 5,3 millones en 2021 a 6,4 millones en 2031; y a 8,4 millones en 2050. En contraste, el modelo no pronosticó el mismo aumento en los residuos sólidos urbanos. En lugar de, pronosticó un aumento en el desperdicio total anual de 1,61 millones de toneladas en 2021 a 1,72 millones de toneladas en 2031; ya 1,95 millones de toneladas en 2050.

    "Se puede esperar que la generación de desechos aumente a medida que aumenta la población, pero esto también depende de factores como el poder adquisitivo alto o bajo o la fuente de ingresos, "dice Ayeleru.

    "Cuando los ciudadanos pierden su fuente de ingresos o el poder adquisitivo es bajo, la cantidad de residuos generados se reduciría ya que estarían cocinando comida en casa en comparación con comprar comida preparada en un restaurante, por ejemplo."

    Próximos pasos

    En la investigación de seguimiento, Ayeleru y Fajimi están investigando cómo usar la inteligencia artificial para pronosticar los tipos de desechos y cuántos ingresos podría generar la ciudad a partir de cada uno de ellos. "A la ciudad de Johannesburgo le está yendo mucho mejor en su gestión de residuos en comparación con otras grandes ciudades del continente. Este pronóstico de IA puede ayudar a facilitar el diseño de la ciudad de la futura infraestructura de gestión de residuos". "dice Ayeleru.

    "A corto plazo, el primer paso que puede dar la ciudad es educar a las personas, para que empiecen a reciclar más. En segundo lugar, la ciudad puede necesitar mirar más allá de lo que están haciendo en este momento para generar ingresos a partir de los desechos sólidos ".


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