Modelo de optimización de la recolección de residuos en Pinamar

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Hacia una gestión más eficiente y sostenible. El informe del Centro de Investigaciones Sociales propone mejorar la gestión de residuos mediante el uso de datos e inteligencia artificial.

La ciudad de Pinamar, con su entramado urbano desigual y sus marcados aumentos en la población que provoca el turismo en verano, enfrenta importantes desafíos en la gestión de residuos sólidos. En particular, la recolección presenta desafíos operativos propios de una ciudad turística, donde los recorridos podrían optimizarse para responder de manera más eficiente a las variaciones territoriales y estacionales de la demanda.

Más allá de los desafíos propios de un destino costero y turístico, la disponibilidad limitada de  información territorial y operativa dificulta una planificación más precisa del servicio. Al no contar con un registro sistemático de datos, se dificulta la identificación de patrones en la acumulación de residuos y el diseño de circuitos de recolección cada vez más eficientes.

Frente a este escenario, el informe propone mejorar la gestión de residuos mediante el uso de datos e inteligencia artificial. Para ello, desarrolla un modelo de análisis y toma de decisiones que permite identificar zonas críticas y definir rutas de recolección más eficientes según las necesidades de cada sector de la ciudad.

Lejos de ser una solución definitiva, el modelo debe entenderse como una herramienta de planificación, que permite prever los problemas en lugar de reaccionar a ellos una vez que aparecen. De esta forma, se sentarían las bases para avanzar hacia sistemas de gestión de residuos más integrales y sostenibles.

El Centro de Investigaciones Sociales de UADE presenta un modelo para optimizar las rutas de recolección de residuos en Pinamar.

  • Utiliza herramientas de lectura de datos e inteligencia artificial para identificar dónde se acumula la basura y adaptar los recorridos en tiempo real.
  • Pinamar enfrenta importantes desafíos en la gestión de residuos. Esto se debe a que la cantidad de basura generada varía mucho entre las distintas zonas de la ciudad, así como entre los períodos de mayor actividad turística y el resto del año.
  • Aunque la actual gestión cuenta con métodos para adaptarse a los cambios en la generación de desechos, la falta de información sistematizada actualmente no permite la planificación a largo plazo.
  • Los camiones siguen circuitos fijos que no se ajustan a las dinámicas cambiantes de la ciudad. Esto genera trayectos poco eficientes, contenedores saturados y mayores costos operativos.
  • Para que el modelo aquí propuesto sea implementado correctamente, es importante establecer mecanismos de actualización y revisión de datos.
  • También se debe promover la articulación con otros sectores (turismo, infraestructura, atención ciudadana, entre otras) que puedan aportar información relevante para la planificación de rutas.
  • El modelo puede adaptarse y replicarse en otros municipios, siempre y cuando se consideren las particularidades de cada territorio y de sus dinámicas poblacionales.
  • El trabajo demuestra que es posible incorporar herramientas de gestión inteligente en servicios urbanos sin necesidad de grandes inversiones iniciales en tecnología.

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