Cada año, las empresas de basura revisan aproximadamente 68 millones de toneladas de reciclaje, que es el peso equivalente a más de 30 millones de automóviles.

Un paso clave en el proceso ocurre en las cintas transportadoras de movimiento rápido, donde los trabajadores tienen que clasificar los artículos en categorías como papel, plástico y vidrio. Estos trabajos son aburridos, sucio, y a menudo inseguro, especialmente en instalaciones donde los trabajadores también tienen que eliminar la basura normal de la mezcla.

Con eso en mente, un equipo dirigido por investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) ha desarrollado un sistema robótico que puede detectar si un objeto es papel, metal, o plástico.

El sistema "RoCycle" del equipo incluye una mano de teflón suave que utiliza sensores táctiles en las yemas de los dedos para detectar el tamaño y la rigidez de un objeto. Compatible con cualquier brazo robótico, Se descubrió que RoCycle tiene una precisión del 85 por ciento en la detección de materiales cuando está parado, y un 63 por ciento de precisión en una cinta transportadora simulada real. (Su error más común fue identificar las latas de metal cubiertas de papel como papel, que, según el equipo, se mejoraría al agregar más sensores a lo largo de la superficie de contacto).

"La piel sensorizada de nuestro robot proporciona retroalimentación háptica que le permite diferenciar entre una amplia gama de objetos, de lo rígido a lo blando, "dice la profesora del MIT, Daniela Rus, autor principal de un artículo relacionado que se presentará en abril en la Conferencia Internacional IEEE sobre Robótica Suave (RoboSoft) en Seúl, Corea del Sur. "La visión por computadora por sí sola no podrá resolver el problema de dar a las máquinas una percepción similar a la humana, por lo que poder utilizar la entrada táctil es de vital importancia ".

Una colaboración con la Universidad de Yale, RoCycle demuestra directamente los límites de la clasificación basada en la vista:puede distinguir de manera confiable entre dos vasos de Starbucks visualmente similares, uno de papel y otro de plástico, eso daría problemas a los sistemas de visión.

Incentivar el reciclaje

Rus dice que el proyecto es parte de su objetivo más amplio de reducir el costo final del reciclaje, para incentivar a más ciudades y países a crear sus propios programas. Hoy en día, los centros de reciclaje no están particularmente automatizados; sus principales tipos de maquinaria incluyen clasificadores ópticos que utilizan luz de diferente longitud de onda para distinguir entre plásticos, clasificadores magnéticos que separan los productos de hierro y acero, y clasificadores de aluminio que utilizan corrientes parásitas para eliminar metales no magnéticos.

Este es un problema por una razón muy importante:el mes pasado, China elevó sus estándares para la limpieza de los productos reciclados que acepta de los Estados Unidos. lo que significa que parte del reciclaje de flujo único del país ahora se envía a los vertederos.

"Si un sistema como RoCycle pudiera implementarse a gran escala, potencialmente podríamos tener la conveniencia del reciclaje de flujo único con las tasas de contaminación más bajas del reciclaje de flujo múltiple, "dice la estudiante de doctorado Lillian Chin, autor principal del nuevo artículo.

Es sorprendentemente difícil desarrollar máquinas que puedan distinguir entre papel, el plastico, y metal, que muestra cuán impresionante es una hazaña para los humanos. Cuando levantamos un objeto, podemos reconocer inmediatamente muchas de sus cualidades incluso con los ojos cerrados, como si es grande y rígido o pequeño y suave. Al sentir el objeto y comprender cómo se relaciona con la suavidad de nuestras propias yemas de los dedos, podemos aprender a manejar una amplia gama de objetos sin dejarlos caer ni romperlos.

Este tipo de intuición es difícil de programar en robots. Las manos robóticas tradicionales duras ("rígidas") tienen que conocer la ubicación exacta y el tamaño de un objeto para poder calcular una trayectoria de movimiento precisa. Las manos suaves hechas de materiales como la goma son mucho más flexibles, pero tienen un problema diferente:debido a que están impulsados ​​por fuerzas fluídicas, tienen una estructura en forma de globo que se puede perforar con bastante facilidad.

Cómo funciona RoCycle

El equipo de Rus utilizó un motor manual hecho de un material relativamente nuevo llamado "auxética". La mayoría de los materiales se vuelven más estrechos cuando se jalan, como una goma elástica cuando la estiras; auxética, mientras tanto, realmente se ensancha. El equipo del MIT tomó este concepto y le dio un giro, literalmente:crearon auxética que, cuando se corta, gire hacia la izquierda o hacia la derecha. La combinación de un auxético "zurdo" y "diestro" para cada uno de los dos dedos grandes de la mano hace que se entrelacen y se opongan a la rotación del otro, permitiendo un movimiento más dinámico. (El equipo llama a esto "auxética de corte manual", o HSA.)

"A diferencia de los robots blandos, cuyo enfoque impulsado por fluidos requiere bombas de aire y compresores, HSA combina torsión con extensión, lo que significa que puedes usar motores normales, "dice Chin.

La pinza del equipo primero usa su "sensor de tensión" para estimar el tamaño de un objeto, y luego usa sus dos sensores de presión para medir la fuerza necesaria para agarrar un objeto. Estas métricas, junto con los datos de calibración sobre el tamaño y la rigidez de objetos de diferentes tipos de materiales, son las que le dan a la pinza una idea de qué material está hecho el objeto. (Dado que los sensores táctiles también son conductores, pueden detectar el metal por cuánto cambia la señal eléctrica).

"En otras palabras, estimamos el tamaño y medimos la diferencia de presión entre la mano cerrada actual y el aspecto que debería tener una mano abierta normal, ", dice Chin." Usamos esta diferencia de presión y tamaño para clasificar el objeto específico en función de la información sobre diferentes objetos que ya hemos medido ".

RoCycle se basa en un conjunto de sensores que detectan el radio de un objeto con una precisión del 30 por ciento, y diferencia entre objetos "duros" y "blandos" con un 78 por ciento de precisión. La mano del equipo también es casi completamente resistente a los pinchazos:se pudo raspar con una tapa afilada y perforar con una aguja más de 20 veces. con mínimo daño estructural.

Como siguiente paso, los investigadores planean construir el sistema para que pueda combinar datos táctiles con datos de video reales de las cámaras de un robot. Esto permitiría al equipo mejorar aún más su precisión y potencialmente permitir una diferenciación aún más matizada entre diferentes tipos de materiales.

Esta historia se vuelve a publicar por cortesía de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un sitio popular que cubre noticias sobre la investigación del MIT, innovación y docencia.