Muestras del conjunto de datos “contaminado-cdww”. Crédito: Recursos, conservación y reciclaje (2025). Doi: 10.1016/j.resconrec.2025.108278
Investigadores de la Universidad de Monash y la Universidad de Monash y la Universidad de Charles Darwin (CDU) han desarrollado un nuevo sistema de IA que puede identificar automáticamente la construcción contaminada y los desechos de madera de demolición.
Publicado en Recursos, Conservación y Reciclaje, el estudio presenta el primer conjunto de datos de imágenes del mundo real de los desechos de madera contaminados, un paso importante hacia el reciclaje más inteligente y la construcción sostenible.
El equipo de investigación, dirigido por Madini de Alwis con el Dr. Milad Bazli (CDU), bajo la supervisión del profesor asociado Mehrdad Arashpour, jefe de ingeniería de construcción en Monash, modelos de aprendizaje profundo de vanguardia capacitados y probados para detectar tipos de contaminación en desechos de madera utilizando imágenes.
La madera contaminada de los sitios de construcción y demolición a menudo termina en vertederos debido a la dificultad de clasificarla manualmente. Pero al aplicar modelos de IA, el equipo encontró una fuerte precisión y retiro en seis tipos de contaminación de madera.
“Comedimos el primer conjunto de datos de imágenes del mundo real de la construcción contaminada y los desechos de madera de demolición”, dijo Madini, Ph.D. candidato en el Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental de Monash.
“Este nuevo sistema podría implementarse a través de líneas de clasificación habilitadas para cámara, drones o herramientas portátiles para admitir la toma de decisiones en el sitio”.
Si bien la visión por computadora se ha explorado en las corrientes de residuos generales, su aplicación a los desechos de madera contaminados se ha mantenido limitada, hasta ahora.
“Al ajustar los modelos de aprendizaje profundo de última generación, incluidos los CNN y los transformadores, demostramos que estas herramientas pueden reconocer automáticamente los tipos de contaminación en la madera utilizando imágenes RGB cotidianas”, dijo el Dr. Bazli.
Los desechos de madera son uno de los componentes más grandes de los desechos de construcción a nivel mundial. La mayor parte se puede reciclar, pero la contaminación de pintura, productos químicos, metales y otros residuos de construcción hace que la clasificación sea difícil y costosa.
“Esto abre la puerta a soluciones escalables impulsadas por la IA que respaldan la reutilización de desechos de madera, reciclaje y recuperación”, dijo el Dr. Bazli.
Al integrar la IA con prácticas de gestión de residuos, el estudio respalda los objetivos de economía circular de Australia y el impulso global para la construcción más verde.
“Esta es una solución práctica y escalable para un problema de residuos globales. Al habilitar la clasificación automatizada, estamos dando a los recicladores y contratistas una herramienta poderosa para recuperar recursos valiosos y reducir la dependencia del vertedero”, dijo Madini.
Más información: A. Madini Lakna de Alwis et al, Reconocimiento automatizado de la construcción contaminada y los desechos de madera de demolición utilizando aprendizaje profundo, recursos, conservación y reciclaje (2025). Doi: 10.1016/j.resconrec.2025.108278
Proporcionado por la Universidad de Monash
Cita: AI detecta madera de construcción contaminada con una precisión del 91% (2025, 3 de junio) recuperada el 3 de junio de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-06-ai-contamined-wood-accuracy.html
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