Vehículos espía para identificar a ciudadanos que arrojan basura incorrectamente

**Introducción**

Como parte de un proyecto para mejorar la gestión de los residuos y mantener las calles limpias, el Ayuntamiento de Madrid ha lanzado una flota de **vehículos equipados con inteligencia artificial**. Estos «coches espía» tienen la tarea de identificar basura y otros objetos mal depositados en las calles y alertar a las autoridades para una rápida recogida.

**Funcionamiento de los vehículos espía**

Se empezará con tres coches espía recorriendo los distritos de **Usera, Carabanchel y Villaverde**, donde se registra un promedio diario de 2.100 actuaciones de recogida de residuos abandonados en cada uno de ellos. Estos vehículos están equipados con cámaras y sensores que utilizan algoritmos basados en **inteligencia artificial y machine learning** para detectar objetos depositados fuera de lugar y focos de suciedad, así como «problemas estéticos en el paisaje urbano».

Estos coches podrán recorrer sus distritos en aproximadamente **dos horas**, en contraste con las cinco horas que solía tomar al mando intermedio realizar la misma tarea. Además, los vehículos pueden clasificar incidentes según si afectan a pequeños residuos o a objetos más voluminosos, como muebles.

**Comunicación eficiente**

Gracias a la tecnología de inteligencia artificial, la tramitación de las incidencias desde los coches espía se produce **de manera instantánea**. La información se envía en tiempo real al centro de seguimiento de los servicios del cantón de limpieza, lo que permite asignar rápidamente la incidencia al vehículo o equipo más cercano y adecuado para recoger cada tipo de residuo.

Cabe destacar que los vehículos espía **no graban vídeos** sino que envían fotos de los contenedores cuando detectan anomalías. Según el área de Movilidad y Medio Ambiente, las imágenes que contengan matrículas de coches cercanos y ciudadanos situados en segundo plano serán **pixeladas** para cumplir con la Ley de Protección de Datos.

**Entrenamiento y resultados**

La implementación de este proyecto fue posible gracias a un intenso trabajo de entrenamiento y calibración de los sensores de los vehículos, logrando una alta precisión en la detección de residuos. Las pruebas incluyeron grabaciones en las calles de Madrid para adaptar el sistema a diferentes escenarios, condiciones de iluminación y meteorológicas, así como la detección de diversos tipos de residuos. Finalmente, se alcanzó una precisión del **85% en la detección** de las diferentes incidencias.

Este innovador enfoque para mejorar la limpieza de las calles de Madrid representa un avance significativo hacia el uso de la tecnología de inteligencia artificial y machine learning para resolver problemas urbanos y mejorar la calidad de vida de los ciudadanos.