Grupo 34
TrashSmart
Un compromiso con el Medio Ambiente
TrashSmart
Resumen
Trash Smart es un proyecto que aborda la incorrecta gestión de residuos sólidos en la Universidad Nacional de Colombia. La separación de residuos es ineficiente por la falta de automatización y el desconocimiento sobre el reciclaje. Esto provoca un mayor volumen de desechos aprovechables en vertederos y poca conciencia sobre sostenibilidad.
Nuestra propuesta es una estación de reciclaje automatizada que utiliza inteligencia artificial y un microcontrolador ESP32 para detectar, identificar y clasificar residuos. El sistema captura imágenes de los desechos y los clasifica correctamente, educando a los usuarios en el proceso.
Trash Smart optimiza el reciclaje, reduce errores de clasificación y fomenta una cultura ecológica en el entorno universitario. Además, es una solución escalable y asequible para diversos entornos, maximizando el aprovechamiento de residuos y promoviendo la sostenibilidad.
Problemática
La gestión de residuos en entornos universitarios sigue siendo un desafío significativo. Aunque se implementan iniciativas como canecas de colores para el reciclaje, la correcta clasificación y disposición de los desechos es aún insuficiente.
Problemas
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Métodos Ineficientes: La ausencia de sistemas automatizados para identificar y clasificar residuos resulta en una separación incorrecta.
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Desconocimiento: Muchos usuarios desconocen o no siguen las prácticas adecuadas de reciclaje, reduciendo la efectividad de las medidas existentes.
Consecuencias
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Impacto Ambiental: La gestión inadecuada contribuye a la contaminación y al aumento de residuos en vertederos.
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Falta de Conciencia: La ineficiencia en la clasificación perpetúa la falta de educación sobre la sostenibilidad.
Objetivo
Mejorar la eficiencia en los procesos de reciclaje en el edificio Ciencia y Tecnología de la Universidad Nacional de Colombia, a través de la implementación de soluciones automatizadas y sostenibles para la identificación y clasificación de residuos
Actores
Proceso
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Planificacion.
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Definición de objetivos, alcance.
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Selección de tecnologías y herramientas.
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Diseño conceptual.
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Desarrollo
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Adquisición de materiales y componentes.
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Desarrollo de software para reconocimiento a través de IA.
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Integración de software y hardware.
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Validacion
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Pruebas piloto de reconocimiento.
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Análisis y corrección de errores.
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Documentación final.
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Evaluacion
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Presentación de resultados.
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Evaluación post implementación.
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Nuestro Equipo
Jhoan Clavijo
CEO
He liderado la dirección estratégica y técnica del proyecto, coordinando su desarrollo y asegurando la contrucción efectiva de la solución.
Jerome MArtinez
CMO
Describa brevemente su aporte al equipo. Ej: Mi aporte principal está relacionado con la gestión de partes interesadas y contactos.
5 lineas máximo
Oscar Quiroga
CTO
Mi aporte principal está relacionado con la gestión de documentos, enlace con expertos y la conceptualización de la propuesta de diseño final..
Alexa Young
CFO
Describa brevemente su aporte al equipo. Ej: Mi aporte principal está relacionado con la gestión de partes interesadas y contactos.
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Robert Rose
CTO
Describa brevemente su aporte al equipo. Ej: Mi aporte principal está relacionado con la gestión de partes interesadas y contactos.
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Ivan Meza
CCO
Mi trabajo ha estado relacionado a dar a conocer nuestro producto a los clientes atrayendo clientes y expertos que se sumaron al proyecto.
Deissy Quintero
Mentora
Ingeniera Agrícola MIng. con experiencia en extensión rural e investigación. Realizó aportes significantes para el desarrollo del proyecto, a través de criticas constructivas y ejemplos acertados permitiendo mejoras continuas.
