Ingeniería de Sistemas · 2026

Solución basada en inteligencia artificial para optimizar la gestión y separación de residuos en entornos universitarios: Caso Fundación Universitaria Konrad Lorenz

Resumen

En la Fundación Universitaria Konrad Lorenz, la disposición y clasificación de residuos actualmente se realiza manualmente por estudiantes, profesores y administrativos, lo que conlleva a frecuentes errores en el manejo adecuado de los diferentes tipos de desechos. Para abordar esta problemática, se ha desarrollado un prototipo de sistema de clasificación que emplea inteligencia artificial y visión por computador, el cual está integrado con hardware para orientar al usuario sobre la ubicación correcta de cada residuo en los contenedores establecidos. Aunque el sistema aún no ha sido implementado, se espera que, una vez esté disponible para la comunidad universitaria, pueda optimizar el proceso de separación y aprovechamiento de residuos, fortaleciendo la cultura ambiental institucional. Para la elaboración del prototipo se emplearon diversas tecnologías: React se utilizó para desarrollar la interfaz gráfica, Spring Boot fue implementado como el backend encargado de la gestión lógica y servicios del sistema, y MobileNetV2 se seleccionó como modelo base para el entrenamiento de la inteligencia artificial orientada a la clasificación de residuos. Además, se integró hardware basado en Arduino junto con leds, permitiendo la señalización visual del tipo de residuo identificado por el sistema. Los resultados del proyecto evidencian que el modelo reentrenado tiene un buen desempeño al momento de clasificar los diferentes tipos de residuos teniendo una precisión global del 91% y un F1-score cercano al 0.92. En conjunto, el sistema desarrollado es una herramienta funcional que reduce los errores en la clasificación de residuos y fortalece las prácticas ambientales sostenibles.