Clasificación automática de residuos aprovechables y no aprovechables en la Pontificia Universidad Javeriana Cali usando Deep Learning

Abstract
El procesamiento de los residuos sólidos es un problema que viene perjudicando a la humanidad des de hace ya varios años, dando por resultado contaminación y acumulación excesiva de desperdicios en rellenos sanitarios. Todo este panorama ha traído consigo la aplicación de normativas para la clasificación de los residuos para su posterior procesamiento, donde en Colombia la actual normativa dicta tres tipos de residuos: Aprovechables, No Aprovechables y Orgánicos. Sin embargo, aún con la existencia de normativas y campañas educativas sobre el manejo de los residuos sólidos urbanos, la comunidad no realiza adecuadamente la separación de dichos materiales y esto trae consigo un aumento energético laboral en las instalaciones dedicadas al procesamiento de desperdicios que bus can darles un correcto tratamiento a estos. Este trabajo propone la implementación de una herramienta tecnológica que permita realizar una clasificación automática de los residuos orgánicos enfocándose en las instalaciones del campus de la Pontificia Universidad Javeriana Cali. Para ello, se partió de la visión computacional para el reconocimiento de imágenes de residuos los cuales son procesados y clasificados a partir de un algoritmo de Deep Learning que tiene por objetivo identificar y clasificar los residuos entre aprovechables y no aprovechables. Después de un proceso de benchmarking entre modelos implementados con Transfer Learning el modelo escogido alcanza métricas de 0.93 en Accuracy.
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Keywords
Deep Learning, Visión computacional, Residuos aprovechables, Residuos no aprovechables, Redes neuronales convolucionales, Clasificador automático, Transfer Learning
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