Resumen Este artículo propone un marco novedoso para potenciar prácticas de economía circular mediante la generación iterativa de Pasaportes de Materiales y el modelado predictivo del ciclo de vida, aplicado al subcampo aleatorio de valorización de residuos textiles. Presentamos un sistema impulsado por inteligencia artificial que extrae y estructura automáticamente la composición de materiales de textiles residuales, construye registros dinámicos de pasaportes de materiales y predice escenarios de fin de vida para optimizar la recuperación de recursos y minimizar el vertido en rellenos. La combinación de análisis semántico y modelado probabilístico aporta una mejora estimada de 15 a 20 por ciento en tasas de recuperación frente a la clasificación manual y una reducción del 10 por ciento en costes totales de gestión de residuos.
Introducción La transición hacia una economía circular exige mecanismos robustos para rastrear flujos de materiales y anticipar su impacto ambiental. Los sistemas actuales de seguimiento material suelen estar fragmentados, dependen de entradas manuales y carecen de capacidades predictivas. En el sector textil, con volúmenes de residuos crecientes y un alto impacto ambiental, la identificación precisa y la evaluación del ciclo de vida son críticas. Este trabajo aborda la valorización de residuos textiles mediante la automatización de Pasaportes de Materiales dinámicos y modelos predictivos de ciclo de vida.
Metodología - Generación Iterativa de Pasaportes de Materiales IMPGen El módulo IMPGen automatiza la creación de pasaportes a partir de corrientes heterogéneas de residuos textiles siguiendo etapas sucesivas: adquisición y preprocesado de imagen mediante un sistema robótico de visión con reducción de ruido, mejora de contraste y segmentación usando Mask R-CNN afinado en un corpus de imágenes textiles; parseo semántico y extracción de composición mediante un modelo Transformer adaptado y afinado con un léxico textil, que interpreta etiquetas y leyendas para obtener composiciones textuales como 60% algodón, 40% poliéster; análisis espectroscópico por espectroscopía de infrarrojo cercano NIR para identificación química y entrenamiento de modelos de calibración con conjuntos de referencia; fusión de datos y construcción de MP mediante un esquema bayesiano de ponderación que resuelve conflictos entre fuentes y da mayor peso al análisis espectroscópico; almacenamiento del MP en un formato estandarizado y asegurado por blockchain para trazabilidad e integridad. Matemáticamente: MP = WT T + WS S con WT + WS = 1, donde T representa datos textuales, S el vector porcentual procedente de NIR, y WT y WS son pesos calculados por inferencia bayesiana basada en la varianza de cada fuente.
Metodología - Modelado Predictivo de Ciclo de Vida LCM Textil El módulo LCM-Textil predice potenciales vías de fin de vida usando la información del MP. Se generan escenarios mediante simulación Monte Carlo que contemplan reciclaje mecánico, reciclaje químico, valorización energética por incineración y depósito en vertedero. Para cada escenario se realiza un análisis de ciclo de vida dinámico con SimaPro, calculando impactos como potencial de calentamiento global, uso de agua y acidificación, modelados como distribuciones probabilísticas. Un algoritmo de optimización por programación lineal selecciona la vía óptima minimizando impacto ambiental y maximizando el valor de recuperación de recursos sujeto a restricciones económicas. Formulación simplificada: minimizar sum_i alpha_i Impact_i sujeto a sum_j R_j Value_j >= K donde alpha_i pondera impactos ambientales, Impact_i es la puntuación de impacto de la vía i, R_j es la tasa de recuperación de la vía j, Value_j su valor económico y K el umbral mínimo de rentabilidad.
Diseño experimental y uso de datos Se empleó un conjunto de 5000 ítems de residuos textiles procedentes de flujos postconsumo y preconsumo. La línea base fue la clasificación manual realizada por recicladores expertos. Métricas de evaluación incluyeron tasa de recuperación de material, precisión de clasificación, costes de procesamiento y puntuaciones LCA. El análisis estadístico utilizó pruebas t pareadas para comparar el sistema IMPGen/LCM-Textil frente a la línea base y redes bayesianas para modelar interdependencias entre composición, tecnología de proceso e impacto ambiental.
Resultados El sistema integrado mostró una mejora estadísticamente significativa en la tasa de recuperación de materiales, con un aumento medio del 18 por ciento respecto a la clasificación manual y una reducción del 12 por ciento en costes de procesamiento. El módulo LCM-Textil predijo correctamente la vía óptima de fin de vida en el 92 por ciento de los casos analizados. Además, el análisis bayesiano destacó relaciones significativas entre composición de fibra, tecnología de tratamiento y resultados ambientales, permitiendo decisiones más informadas y adaptativas.
Discusión y direcciones futuras La integración de IMPGen y LCM-Textil constituye una herramienta potente para optimizar la valorización de residuos textiles y promover la economía circular. Las mejoras demostradas en recuperación y costes validan la aplicabilidad industrial del enfoque. Futuras líneas de investigación incluyen la integración con sistemas de trazabilidad basados en blockchain, el desarrollo de modelos de machine learning más avanzados para predecir la durabilidad y rendimiento de fibras recicladas, y la ampliación del sistema a otros flujos de residuos como plásticos y equipos electrónicos. Técnicamente, es esencial continuar refinando calibraciones NIR, robustecer el parseo semántico frente a etiquetas degradadas y optimizar la arquitectura de fusión de datos para aumentar la resiliencia frente a entradas ruidosas.
Conclusión Este estudio demuestra la viabilidad y eficacia de combinar generación automatizada de Pasaportes de Materiales con modelado predictivo del ciclo de vida para impulsar prácticas de economía circular en el sector textil. El marco propuesto mejora la recuperación de recursos, aporta beneficios económicos y reduce el impacto ambiental, estableciendo un estándar replicable para otros flujos de residuos.
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