Reunión del proyecto ZRR para presentar y compartir los resultados y avances de 2018

El proyecto ZRR para la optimización de la gestión de los residuos municipales celebra en Madrid una reunión para presentar y compartir los resultados y avances logrados a lo largo de 2018. ZRR, cordinado por Ferrovial y co-financiado por EIT Climate-KIC, analiza la aplicación de la robótica en la gestión de los métodos de clasificación de residuos municipales, y cuenta con la participación de participan la filial de Ferrivial, Ferrovial Services, la consultora danesa NTU, el CI3 (Centro para la Innovación de Infraestructuras Inteligentes) y el Instituto Alemán de Clima, Medio Ambiente y Energía de Wuppertal.

El proyecto ZRR  busca implementar, entrenar y probar el robot ZRR2 para automatizar y mejorar los métodos actuales de clasificación de residuos municipales. Los resultados de esta experiencia piloto realizada en España se difundirán a nivel europeo gracias a las actividades de difusión lideradas por el Instituto Wuppertal y a las actividades de comunicación, incluyendo talleres en ciudades europeas liderados por el Centro de Innovación de Infraestructuras Inteligentes (CI3).

El robot ZRR2 es el sistema de clasificación basado en la inteligencia artificial con dos brazos robotizados desarrollado por ZenRobotics. Hasta ahora, las principal aplicación de los robots ZenRobotics han sido para los procesos de residuos comerciales y de construcción y demolición y, por lo tanto, su inteligencia sólo ha sido entrenada para reconocer el tipo de residuos asociados a dichos procesos bajo condiciones operativas muy específicas.

El potencial de la inteligencia artificial es incalculable y ZenRobotics afirma que su capacidad de reconocimiento y manipulación no se limitan a ningún proceso específico de gestión de residuos. Sin embargo, es necesario adaptar y demostrar la viabilidad de la tecnología a un residuo completamente diferente, como son los Residuo Sólido Urbano (RSU), así como a las diferentes condiciones de funcionamiento de una instalación de tratamiento de RSU.

Por lo tanto, el objetivo de este proyecto es formar al robot ZRR2 para que reconozca 13 fracciones diferentes (metales ferrosos, metales no ferrosos, textiles, cartón, HDPE, LDPE, PP, madera, PET, papel, otros plásticos mezclados, tetrapack, poda y residuos verdes) y para que trabaje con las condiciones de funcionamiento de la planta de tratamiento de residuos sólidos municipales.

En general, este proyecto pretende contribuir a la ambición de la economía circular que Europa persigue aumentando las tasas de reciclaje en las plantas de tratamiento de residuos municipales. Los resultados serán fácilmente replicables ya que el robot, una vez formado gracias a este proyecto, tendrá la capacidad de clasificar los residuos municipales. Para promover la replicabilidad de los resultados, el proyecto prevé la organización de talleres en ciudades europeas, con la presencia de ayuntamientos, gobiernos locales y otros responsables de la gestión de residuos.

El proyecto necesita resolver los siguientes retos de innovación:

  1. Desplegar y configurar un robot ZRR2 en una planta de tratamiento de residuos existente y en pleno funcionamiento junto con su equipo de preprocesamiento. (Líder: Cespa)
  2. Definir, implementar y probar una solución de preprocesamiento rentable para alimentar con éxito el robot. (Líder: Wuppertal)
  3. Entrenar y probar el ZRR2 para obtener un nivel deseable de recuperación y pureza, con 13 materiales recuperados diferentes de RSU (Metales ferrosos, metales no ferrosos, textiles, cartón, HDPE, LDPE, PP, madera, PET, papel, otros plásticos mezclados, tetrapack, poda y residuos verdes) a partir de diferentes corrientes residuales de un proceso de tratamiento mecánico.
  4. Analizar los resultados de las pruebas en términos de recuperación y calidad de los 13 materiales seleccionados, pero también en términos de disponibilidad del robot, consumo de energía y ruido. (Líder: Cespa).
  5. Análisis socioeconómico y ambiental. (Líder: NTU).

Además, se necesitan las siguientes actividades para maximizar el impacto del proyecto:

  1. Definición de una estrategia de explotación de resultados y replicabilidad. (Líder: Ferrovial)
  2. Comunicación y difusión de los resultados, incluyendo actividades de talleres con los municipios para sensibilizar a los responsables de la toma de decisiones sobre esta tecnología. Además, se comunicarán breves vídeos educativos (Líder: CI3, Wuppertal).

 
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