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Un grupo de estudiantes del Instituto de Enseñanza Agropecuaria y Electromecánica (IEAE) N° 3 de San Vicente, Misiones, desarrolló un sistema denominado ECO-IA, una recicladora inteligente que utiliza inteligencia artificial para reconocer y clasificar residuos de manera automática. El proyecto, construido en el ámbito educativo y con enfoque interdisciplinario, busca mejorar la separación en origen, reducir la contaminación y fomentar hábitos de reciclaje en espacios públicos. La iniciativa fue impulsada por alumnos de quinto año junto a docentes, y comenzó en el espacio de Informática, extendiéndose durante aproximadamente cinco meses hasta su etapa de prototipo funcional.
El sistema funciona mediante una cámara ESP32-CAM, que captura imágenes del residuo depositado. Esa información es procesada por un modelo de machine learning entrenado en Edge Impulse, que identifica el material —principalmente plástico o aluminio— y activa un mecanismo de servomotores MG996R para dirigirlo al compartimento correspondiente. El equipo también incorpora display OLED, estructura impresa en 3D y componentes electrónicos de bajo costo, lo que permitió materializar una solución funcional en entorno escolar.
Los responsables del desarrollo explicaron que uno de los principales desafíos fue optimizar el modelo de IA para ejecutarlo en un microcontrolador con recursos limitados. Para ello, recolectaron imágenes específicas, realizaron múltiples iteraciones de entrenamiento y ajustaron la integración entre hardware y software. En las pruebas iniciales, el sistema alcanzó una tasa de acierto cercana al 90%, aunque el rendimiento aún debe validarse con una mayor variedad de residuos.
El proyecto fue desarrollado por estudiantes de las orientaciones Electromecánica y Agropecuaria con acompañamiento docente en distintas áreas como electrónica, matemáticas, agroecología e idiomas. Según sus creadores, el objetivo es expandir las capacidades del sistema para incorporar el reconocimiento de materiales como vidrio, cartón y papel, además de mejorar la robustez del dispositivo.
En términos de proyección, el prototipo podría implementarse en escuelas, plazas y parques, aunque su escalamiento requeriría mejoras estructurales, mayor capacidad de reconocimiento y la incorporación de energía solar para autonomía operativa. Desde el equipo docente remarcaron que una tecnología de este tipo podría incrementar la eficiencia del reciclaje y reducir el volumen de residuos destinados a disposición final, además de fortalecer la educación ambiental en la comunidad.
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