01
WastData Sense
Hardware Edge AI
Observa, clasifica el residuo dentro del propio chip, destruye el fotograma y disuade con un aviso sonoro. Autónomo, solar, sin obra civil ni cableado.
ZeroSight Architecture™ · Autonomous Agent · Zero Attention
El único sistema de inteligencia urbana contra el abandono de residuos que no transmite imágenes y no exige operadores.
WastData convierte cada vertido en una acción operativa, sin transmitir imágenes.
MARBELLA · 36.5210 N, 4.8634 W
WastData Sense · LoRaWAN 868 MHz · 22:14 CET
Detecta, clasifica y disuade en el propio dispositivo. Lo único que sale del sensor son seis líneas de metadatos. Y un agente autónomo lleva cada evento a la persona que debe intervenir, en el canal que ya lleva en el bolsillo.
0
Imágenes transmitidas fuera del sensor
0
Horas/día de vigilancia humana requeridas
<90 s
Del evento a la alerta en el móvil de la patrulla
4–8
Semanas de despliegue, frente a 12–24 meses
La plataforma
No es un sensor: es una plataforma europea de Waste Intelligence.
Cuatro módulos que trabajan juntos desde el primer día, sobre una tecnología propietaria que hace que el dato personal no llegue nunca a existir.
02
WastData Agent
Agente autónomo
Valora cada evento, elige al destinatario competente, formula la acción, insiste, escala si nadie responde y cierra el expediente en el chat.
03
WastData Pulse
Inteligencia predictiva
Probabilidad de abandono a 24–72 h, calendario semanal de riesgo y puntos calientes, entregados automáticamente cada lunes a primera hora.
04
WastData Ops
Operaciones y reporting
Panel, histórico, flujos de trabajo, KPI, exportaciones e informes automáticos para cada oficina. Ninguna función operativa depende de que alguien lo abra.
Tecnología propietaria · transversal a los cuatro módulos
ZeroSight Architecture™
El dato personal no se protege: no se crea. Sin imagen no hay dato biométrico; sin dato biométrico no hay videovigilancia, ni autorización de la Delegación del Gobierno, ni expediente de veinticuatro meses. Es la capa que hace instalable todo lo demás.
01 · El diagnóstico
La detección de residuos es un problema tecnológico resuelto hace años. El fenómeno sigue sin control. ¿Por qué?
Dato técnico
La visión artificial actual detecta y clasifica residuos abandonados con una fiabilidad superior al 90 %.
No es un límite del algoritmo. Reconocer una bolsa dejada en el suelo y clasificarla es una tarea resuelta y madura, disponible comercialmente desde hace años.
Paradoja real
Si la tecnología está resuelta, ¿por qué las ciudades europeas siguen siendo rehenes del fenómeno?
Porque el fallo no ocurre en el algoritmo. Ocurre antes de que el sensor mire —la ley— y después de que haya mirado —la falta de personal. Instalar tecnología sin resolver estas dos fricciones garantiza el fracaso del proyecto.
El fallo no es tecnológico. Es sistémico, y se produce antes y después del ojo del sensor.
El doble cuello de botella
OBSTÁCULO 01 · AGUAS ARRIBA
El obstáculo jurídico
Ningún Ayuntamiento español puede instalar cámaras conectadas en espacio público con finalidad ambiental sin enfrentarse a autorizaciones de 12 a 24 meses y de resultado incierto. Cinco normas europeas y españolas bloquean simultáneamente cualquier solución basada en imágenes.
→
La respuesta de WastData: la arquitectura del sensor. El dato personal no llega nunca a existir.
OBSTÁCULO 02 · AGUAS ABAJO
El obstáculo organizativo
Ningún Ayuntamiento dispone de una persona libre ocho horas al día para vigilar un panel de control. Un sistema que produce datos pero exige atención humana continua para resultar útil es, en la práctica diaria de una administración local, un sistema que deja de usarse.
→
La respuesta de WastData: la arquitectura del agente. La información busca a la persona.
Criterio de proyecto
Un sistema de inteligencia urbana debe funcionar también en la semana en la que la oficina está bajo mínimos, el responsable está de vacaciones y nadie abre el panel de control. Si no funciona esa semana, no funciona.
02 · El obstáculo jurídico
Cinco normativas bloquean simultáneamente cualquier solución basada en imágenes.
Cada una de ellas, por sí sola, bastaría para detener el proyecto. Un concejal de medio ambiente que hoy solicite videovigilancia para los puntos de abandono recibe, en el mejor de los casos, una espera de dos años y un riesgo sancionador.
Fig. 01
Las cinco barreras normativas · trayectoria de una cámara IP frente a la de WastData
WastData no salva estas cinco barreras con excepciones ni con permisos. Pasa por debajo de todas ellas, porque nunca llega a generar el dato personal que las activa.
03 · La doble respuesta
Dos respuestas distintas para dos problemas distintos.
El valor del sistema no está en resolver uno de los dos obstáculos mejor que los demás. Está en ser el único que aborda los dos.
Pilar 01
ZeroSight Architecture™
Derriba: el obstáculo jurídico.
Mecanismo: el dato personal no se crea nunca. WastData Sense observa, clasifica en el propio chip y borra el fotograma al terminar la inferencia.
Pilar 02
WastData Agent
Derriba: el obstáculo organizativo.
Mecanismo: el operador no busca el dato; el dato encuentra al operador. Automatización completa mediante notificaciones en los canales que ya se usan a diario.
04 · Pilar 01
Por qué WastData no es videovigilancia.
La diferencia fundamental frente a cualquier otra solución de detección no es la cantidad de protecciones aplicadas a los datos personales. Es que los datos personales no se crean nunca.
Ver
El ojo humano y el sensor
WastData Sense ve el entorno durante menos de un segundo, exactamente igual que un agente que patrulla la calle. Ver no constituye tratamiento de datos personales.
Tratar
Dónde empieza la infracción
El tratamiento se activa cuando hay grabación, transmisión, conservación o elaboración biométrica. WastData no ejecuta ninguna de estas acciones.
No aplicamos filtros de seguridad a los datos personales. Hemos diseñado un hardware que hace técnicamente imposible crearlos.
El crisol Edge-AI: tres instantes dentro del dispositivo
Procesador ARM Cortex-A55 con NPU de 4 TOPS. Todo ocurre dentro del sensor, en memoria volátil, antes de que exista ninguna transmisión.
[ 0 ms ]
Adquisición
La óptica Sony de 4 MP captura un fotograma en RAM volátil. Nada se escribe en disco: el firmware no dispone de búfer hacia almacenamiento persistente.
[ < 500 ms ]
Inferencia
La NPU ejecuta el modelo MobileNetV3-Small cuantizado a INT8. Responde a una única pregunta: «¿hay un objeto que parece un residuo abandonado?».
[ 501 ms ]
Destrucción
El fotograma se elimina de forma permanente. Guardarlo o transmitirlo exigiría una modificación física del dispositivo. Sin imágenes no hay datos biométricos; sin datos biométricos no hay videovigilancia.
Fig. 02
Adquisición en RAM → inferencia en NPU → destrucción del fotograma → metadatos
La radiografía del payload
Esto es el 100 % de lo que sale del dispositivo por cada evento detectado. Seis campos. Ninguno de ellos atribuible a una persona identificada o identificable.
Payload completo · TLS 1.3 sobre LoRaWAN / LTEJSON
{
"sensor_id": "WD-005-ANOM",
"timestamp": "2026-07-11T22:14:00Z",
"waste_category": "voluminoso",
"confidence": 0.93,
"gps": [36.5210, -4.8634]
}
Lo que no viaja nunca
×Ninguna imagen, ni completa ni recortada
×Ningún dato biométrico ni rasgo facial
×Ninguna matrícula de vehículo
×Ninguna identidad del autor del abandono: el sistema, por construcción, no la conoce
✓Cifrado extremo a extremo, TLS 1.3, infraestructura cloud europea
Fig. 03
12 MB de riesgo jurídico, rostros y matrículas · frente a seis líneas de metadatos anónimos
Verificación sobre los criterios jurídicos de videovigilancia
La calificación de un sistema como videovigilancia exige la presencia de al menos uno entre grabación, transmisión o conservación de imágenes. WastData no cumple ninguno de los criterios.
| Criterio jurídico | Sistema tradicional | WastData | Fuente normativa |
|---|---|---|---|
| Grabación de imágenes de personas | SÍ | NO — nunca se guardan | AEPD Instrucción 1/2006 |
| Transmisión de imágenes a operadores | SÍ | NO — solo metadatos | RGPD Art. 4(2) |
| Conservación de imágenes consultables | SÍ | NO | LOPDGDD Art. 22 |
| Elaboración biométrica (identificación) | Potencial | NO — no prevista | RGPD Art. 9 |
| Vigilancia sistemática de individuos | SÍ | NO — monitoriza objetos | AEPD Guía CCTV 2021 |
| Datos atribuibles a personas identificables | SÍ | NO — solo categoría | RGPD Art. 4(1) |
| Notificación obligatoria a la AEPD | SÍ | NO | LOPDGDD Art. 22(4) |
Matriz de diagnóstico legal frente al mercado
| Solución | ¿Genera datos personales? | Autorización AEPD | EIPD | AI Act | Plazo |
|---|---|---|---|---|---|
| Cámaras IP conectadas al cloud | Sí — imágenes persistentes | Obligatoria | Obligatoria | Alto riesgo | 12–24 meses |
| Sistemas cloud vision (AWS / GCP) | Sí — datos biométricos | Obligatoria | Obligatoria | Alto riesgo | 12–24 meses |
| Sensores LIDAR + procesamiento cloud | Parcialmente | A evaluar | Probable | A verificar | 6–12 meses |
| Cámaras + edge AI parcial | Sí — si se guardan clips | Obligatoria | Obligatoria | Depende | 6–18 meses |
| WastData — Edge AI on-device | NO — solo metadatos | No necesaria | Simplificada | No se aplica | 4–8 semanas |
Trámites con WastData
✓EIPD sobre metadatos únicamente (2–4 semanas)
✓Actualización del registro de actividades de tratamiento
✓Señalización informativa conforme a la AEPD (incluida)
✓DPA con el proveedor para los metadatos
✓Comunicación a la ciudadanía a través de la web municipal
Trámites con cámaras tradicionales
×EIPD compleja (3–6 meses, asesoría jurídica externa)
×Autorización de la AEPD para videovigilancia
×Autorización de la Delegación del Gobierno
×Demostración de necesidad y proporcionalidad
×Cumplimiento del AI Act si se aplica IA a las imágenes
×Registro AEPD y notificaciones periódicas
El altavoz: aviso de utilidad pública, no tratamiento de datos
El mensaje sonoro emitido por el sensor está pregrabado, es de carácter general, idéntico para todos los viandantes, no personalizado y no activado por datos personales. Su activación la desencadena la presencia de un objeto, no la identificación de una persona. Desde el punto de vista normativo es equiparable a la señalización de aviso presente en muchos espacios públicos.
Nota metodológica. La calificación jurídica aquí expuesta se fundamenta en la ausencia estructural de tratamiento de imágenes. Se mantiene la recomendación de que el DPO del Ayuntamiento valide formalmente el análisis en el contexto específico de la entidad antes de la instalación: es un trámite de dos o tres semanas, no de meses, y está incluido en el soporte documental que aporta Infinicity.
05 · Pilar 02
El sistema que sigue produciendo resultados en el mes doce.
Las secciones anteriores explican por qué WastData puede instalarse. Esta explica por qué seguirá funcionando cuando el entusiasmo inicial haya pasado y nadie abra ya el panel de control.
El ciclo de vida de un panel de control smart city
No es un problema de voluntad ni de competencia del personal. Es estructural: vigilar un panel no es una tarea asignada en ninguna relación de puestos de trabajo, no tiene horario y no produce un resultado verificable. Es, por tanto, la primera actividad que cede cuando la oficina está bajo presión.
Un sistema que depende de esa vigilancia hereda exactamente la misma fragilidad. El canon sigue cobrándose; los resultados, no.
Nivel de atención y efectividad
Patrón recurrente documentado en despliegues municipales
Diseñar para un usuario que no existe significa diseñar un sistema que funciona en el laboratorio y se apaga en producción.
El cambio de paradigma: de esperar a moverse
Modelo panel de control (pull)
La información está quieta y espera. El operador debe acordarse, acceder, filtrar, interpretar y decidir. Si nadie accede, el dato existe pero no produce ningún efecto. El sistema falla en silencio: nadie se da cuenta hasta que llega el momento de la renovación.
Modelo WastData (push)
La información se mueve hacia la persona. El agente identifica al destinatario, formula la acción y la entrega en el canal que esa persona ya tiene en la mano. Si no responde, insiste y luego implica a otro. El sistema falla haciendo ruido: la falta de respuesta es en sí misma un evento registrado.
Fig. 04
Modelo pull — la información espera · Modelo push — la información se mueve hacia la persona
No le pedimos al Ayuntamiento que encuentre a una persona que vigile el sistema. El sistema encuentra a las personas.
Qué sustituye exactamente el agente
No es un motor de reglas ni un simple servicio de notificación: es el componente que realiza el trabajo de interpretación y distribución que de otro modo debería hacer un operador humano frente a una pantalla.
| Función del agente | A qué sustituye |
|---|---|
| Valoración del evento | Al operador que mira una alerta y decide si es relevante. El agente cruza categoría, confianza, histórico del punto, hora y meteorología, y asigna un nivel de prioridad. |
| Identificación del destinatario | Al operador que decide a quién llamar. El agente conoce los turnos, las competencias territoriales y las reglas de actuación acordadas con el Ayuntamiento, y encamina el evento en consecuencia. |
| Formulación de la acción | Al operador que redacta la comunicación. El agente produce un mensaje ya accionable: posición navegable, categoría, urgencia, acción recomendada y contexto histórico del punto. |
| Recordatorio y escalado | Al responsable que comprueba si alguien se ha hecho cargo. El agente verifica la asunción del evento y, si no hay respuesta en los plazos acordados, reemite y después escala al nivel superior. |
| Cierre y archivo | Al operador que actualiza el registro. El agente anota el resultado comunicado en el chat por el operador de campo y cierra el evento en el histórico. |
| Informes periódicos | Al analista que prepara el informe mensual. El agente genera y envía automáticamente informes diferenciados para cada oficina, sin que nadie tenga que solicitarlos. |
La interfaz de la realidad
La información llega al canal que los operadores ya llevan en el bolsillo. Sin aplicaciones nuevas, sin credenciales, sin formación específica. Pulse los botones del mensaje para ver cómo se comporta el agente.
WD
Policía Local · Turno noche
bot WastData · en línea
El evento se detecta y se disuade
El altavoz se activa en el mismo instante. El fotograma ya ha sido destruido; solo viajan seis campos de metadatos.
El agente decide, no notifica
Cruza categoría, confianza, histórico del punto, hora y previsión de riesgo. Elige el grupo de turno competente y formula la acción.
La acción llega ya formulada
Posición navegable, categoría, urgencia y contexto de reincidencia. Cinco segundos para decidir si moverse.
Si nadie responde, el sistema insiste
Reemisión, extensión al turno adyacente, escalado al responsable. La omisión queda registrada; no desaparece.
El cierre ocurre en el chat
Un toque. Se registra el KPI, se archiva el evento y la respuesta se convierte en una etiqueta de entrenamiento para el modelo.
Tres destinatarios, tres mensajes distintos
El agente no envía el mismo mensaje a todo el mundo. Cada destinatario recibe el contenido pertinente a su función, en el formato y en el momento en que le resulta útil.
Policía Local
Alerta operativa en menos de 90 segundos
El objetivo es la posibilidad concreta de intervención en flagrancia. El mensaje llega al móvil de la patrulla con todo lo necesario para decidir en cinco segundos si moverse.
Empresa concesionaria
Ficha de intervención, no alerta
El objetivo es que el vehículo adecuado acuda al punto adecuado sin recorrer itinerarios predefinidos por zonas que no requieren intervención. Incluye ruta optimizada con los puntos abiertos cercanos.
Área de Medio Ambiente
Síntesis periódica, no alertas
El responsable no necesita el evento aislado: necesita el cuadro completo. Resumen semanal e informe mensual enviados automáticamente, con un lenguaje apto también para la comunicación institucional a la ciudadanía.
Los canales: el sistema usa las herramientas que ya se usan
| Canal | Uso recomendado | Ventajas | Consideraciones |
|---|---|---|---|
| Telegram | Canal primario para Policía Local y equipos de recogida | Bot oficial, grupos por turno, botones de respuesta rápida, API robusta, sin coste por mensaje | Canal recomendado por defecto |
| WhatsApp Business API | Alternativa para operadores que no usan Telegram | Máxima difusión, ninguna curva de aprendizaje | Coste por conversación, proveedor certificado necesario |
| Correo electrónico | Informes periódicos y resúmenes para responsables | Archivable, registrable, apto para actos administrativos | No apto para alertas urgentes |
| SMS | Respaldo para eventos críticos sin cobertura de datos | Funciona sin conexión de datos | Texto limitado, coste por mensaje |
| Panel web | Consulta histórica, análisis, exportaciones | Completo y siempre disponible | Ninguna función operativa depende de su uso |
Privacidad de los canales de mensajería. Es la primera objeción que planteará un DPO municipal, y merece respuesta explícita. Los mensajes enviados por Telegram o WhatsApp contienen exclusivamente el payload ya descrito: identificador del sensor, categoría del residuo, coordenadas del sensor, sello de tiempo y nivel de urgencia. No contienen imágenes, ni datos referidos a la ciudadanía, ni información que permita identificar al autor del abandono —que el sistema, por construcción, no conoce. El único dato personal implicado en el canal es la identidad del operador municipal destinatario, tratada sobre la base de la relación de servicio y regulada por el DPA entre el Ayuntamiento e Infinicity. Para las entidades que prefieran no implicar a proveedores extracomunitarios, el agente admite como alternativa un bot de Telegram autoalojado en territorio europeo o un canal Matrix dedicado, con la misma experiencia de uso.
Escalado automático: el final de la inacción
Es la función que distingue a un agente de un servicio de notificación, y la razón por la que el sistema aguanta en las semanas difíciles. El agente no se limita a enviar: verifica que alguien se haga cargo y actúa si no ocurre.
L0
T + 90 s
Alerta enviada al grupo de turno competente
Patrulla / equipo en servicio
L1
T + 15 min
Si nadie ha pulsado «Me hago cargo», el mensaje se reemite con prioridad visual aumentada
Mismo grupo
L2
T + 45 min
El evento se extiende al grupo de turno adyacente o al canal general
Turno adyacente
L3
T + 2 h
Notificación al responsable de turno con resumen del evento no asumido
Responsable Policía Local
L4
T + 24 h
El evento se cierra como «no gestionado» y se contabiliza en el informe mensual con su motivo
Área de Medio Ambiente
Fig. 05
Cinco niveles de escalado · de la patrulla de turno al registro auditable
El nivel L4 es deliberado y, desde el punto de vista de gestión, el más importante. Un sistema que archiva en silencio los eventos no atendidos oculta a la Administración su propia ineficiencia operativa. WastData la hace visible y medible.
Los umbrales son configurables. Los tiempos indicados son los valores predeterminados recomendados. Cada umbral, cada destinatario y cada regla de actuación se acuerdan con el Ayuntamiento en la fase de configuración y pueden modificarse en cualquier momento desde el panel, sin intervención técnica y sin coste adicional.
El cierre ocurre donde el operador ya está
Es el último eslabón, y donde la mayoría de los sistemas pierde el dato. El operador interviene sobre el terreno, resuelve el problema y no tiene tiempo ni ganas de volver a la oficina, abrir un portal y rellenar un formulario. El resultado es que la Administración sabe cuántos eventos se han detectado, pero no cuántos se han resuelto: es decir, no sabe si el sistema está funcionando.
| Respuesta del operador | Efecto inmediato | Efecto sobre el sistema |
|---|---|---|
| ME HAGO CARGO | El escalado se detiene; el resto del grupo ve que está cubierto | Registra el tiempo de asunción en el KPI de respuesta |
| RESUELTO | El evento se cierra y se archiva | Confirma la alerta como verdadero positivo: etiqueta de calidad para el modelo |
| NADA EN EL LUGAR | El evento se cierra como falso positivo | Etiqueta negativa: el modelo reduce su sensibilidad en ese contexto |
| NO DISPONIBLE | El agente extiende de inmediato al nivel siguiente | Registra la cobertura efectiva del turno |
| Nota de voz o texto libre | El contenido queda adjunto al evento | El agente extrae de él la información relevante para el informe |
El modelo predictivo mejora porque las personas hacen su trabajo diario, no porque alguien realice una tarea adicional de anotación.
El panel de control permanece, pero cambia de papel
WastData Ops es un panel completo: mapa de eventos, histórico, filtros, puntos calientes, calendario de riesgo, exportaciones e indicadores de eficacia. Está cuidado y se usa: por el directivo que prepara un acuerdo de pleno, por el concejal que debe responder en sesión, por el técnico que analiza la evolución trimestral, por la oficina que negocia el contrato con la concesionaria. Pero ninguna función operativa del sistema depende de que alguien lo abra.
Es la diferencia entre un archivo y un puesto de trabajo: el archivo es valioso cuando se necesita, y no produce ningún daño cuando permanece cerrado tres semanas.
| Actividad | Sistema tradicional | WastData |
|---|---|---|
| Darse cuenta de que ha ocurrido un evento | Requiere acceder al panel | Mensaje en el chat, automático |
| Decidir si es relevante | Valoración del operador | Prioridad asignada por el agente |
| Identificar quién debe intervenir | Decisión del operador | Encaminamiento automático |
| Comunicar la intervención | Llamada o correo manual | Incluido en la alerta |
| Verificar la asunción del evento | Control manual, si alguien lo hace | Escalado automático por niveles |
| Registrar el resultado | Formulario a posteriori | Un toque en el chat |
| Producir el informe mensual | Extracción y elaboración manual | Generado y enviado automáticamente |
| Horas/mes de vigilancia exigidas a la entidad | 20–40 h estimadas | 0 h |
06 · La síntesis
El bucle de 90 segundos.
Cegar la cámara y eliminar el panel de control es lo que garantiza el 100 % de visibilidad operativa. Todo lo que sigue ocurre sin que nadie mire una pantalla.
Fig. 06
Del fotograma destruido a la patrulla en la calle · animación técnica
0 ms → 90 s
[ 0 s ]
Hardware legal
Imagen capturada, clasificada por la NPU y destruida instantáneamente. El altavoz disuasorio se activa en el mismo momento.
[ 1 s ]
Transmisión segura
Seis líneas de JSON anónimo viajan cifradas (LoRaWAN / LTE) hacia infraestructura cloud europea.
[ 15 s ]
Inteligencia cloud
WastData Agent evalúa el riesgo, verifica los turnos en servicio y formula la alerta con la acción ya decidida.
[ 90 s ]
Acción operativa
El mensaje llega al Telegram de la patrulla correcta, lista para actuar en flagrancia.
Cero riesgo jurídico. Cero atención requerida. Cien por cien de acción.
El flujo completo, fase por fase
| Fase | Dónde ocurre | Duración | Dato generado | Privacidad |
|---|---|---|---|---|
| 1 — Adquisición del fotograma | Sensor (RAM volátil) | < 1 s | Fotograma en bruto | Borrado tras la inferencia |
| 2 — Inferencia Edge AI | Sensor (NPU) | < 500 ms | Categoría + confianza | Solo números, ninguna imagen |
| 3 — Activación del altavoz | Sensor (local) | 2–5 s | Ninguno | Ningún tratamiento de datos |
| 4 — Composición del payload | Sensor | < 100 ms | JSON anonimizado | Ningún dato personal |
| 5 — Transmisión cifrada | LoRaWAN / LTE | 5–15 s | Payload TLS 1.3 | Cifrado extremo a extremo |
| 6 — Agente virtual | Cloud UE (Alemania) | < 30 s | Decisión operativa | Metadatos agregados |
| 7 — Mensaje al destinatario | Telegram / WhatsApp | < 90 s | Alerta accionable | Solo datos operativos |
Fig. 07
Red de sensores → pasarela LoRaWAN → nodo cloud europeo → destinatarios operativos
07 · El dispositivo
Un único dispositivo autónomo, sin obra civil ni cableado.
Fig. 08 · WastData Sense
Óptica · LED IR · altavoz disuasorio · panel solar · alojamiento antivandálico
| Componente | Especificación |
|---|---|
| Procesador Edge AI | ARM Cortex-A55 quad-core + NPU 4 TOPS |
| Óptica | 4 MP Sony IMX327, f/1.8, FOV 120° |
| Módulo IR nocturno | 8 m · iluminadores 850 nm |
| Altavoz IP65 | 10 W · 85 dB @ 1 m · 4 idiomas |
| GPS GNSS | u-blox M10 · ± 2 m |
| Conectividad | LoRaWAN 868 MHz + LTE Cat-M1 |
| Alimentación | Panel 20 W + LiFePO4 20 Ah · 5 días de autonomía |
| Alojamiento | Aluminio anodizado 5083 · IK10 · IP67 · −20 °C / +70 °C |
| Certificaciones | IP67 · CE · ETSI EN 303 446 · RoHS |
Prestaciones medidas de la clasificación
MobileNetV3-Small cuantizado a INT8, entrenado sobre un conjunto de 180.000 imágenes de residuos en contextos urbanos europeos, ejecutado en NPU de 4 TOPS.
| Clase detectada | Precisión | Recall | F1-Score | Tiempo de inferencia |
|---|---|---|---|---|
| Bolsa / saco pequeño | 94,2 % | 91,8 % | 0,930 | 310 ms |
| Residuo voluminoso (> 50 cm) | 96,1 % | 94,3 % | 0,952 | 320 ms |
| Acumulación / microvertedero | 91,7 % | 89,2 % | 0,904 | 315 ms |
| Falsos positivos (sombras, animales) | — | — | FPR 2,1 % | — |
08 · Del modo reactivo a la prevención
El sistema aprende los patrones de su ciudad para estar en el sitio correcto antes de que ocurra.
A partir de los datos históricos locales, el agente calcula la probabilidad de abandono en cada punto del territorio en las siguientes 24 a 72 horas, y convierte esa previsión en un calendario operativo. Es el paso de «patrullar y esperar» a asignar recursos limitados con precisión.
Arquitectura del modelo
Un ensemble de dos niveles: cuatro modelos base especializados, coordinados por un meta-aprendiz que aprende a ponderarlos en función de la zona, la hora y la estación. La validación es de tipo walk-forward, con el conjunto de test siempre posterior en el tiempo al de entrenamiento, para replicar las condiciones reales de explotación y excluir la fuga de información.
| Modelo base | Especialización | PR-AUC |
|---|---|---|
| XGBoost | Patrones tabulares no lineales, importancia de variables interpretable | 0,862 |
| LightGBM | Velocidad de entrenamiento, variables categóricas y de retardo | 0,854 |
| Random Forest | Robustez frente al sobreajuste, línea base estable | 0,823 |
| MLP (128–64) | Interacciones no lineales complejas entre variables | 0,839 |
| Meta-learner (LogReg L2) | Combinación óptima de las predicciones de los cuatro modelos base | — |
Los factores que explican el fenómeno
Importancia de variables · lectura operativa para el Ayuntamiento
Validación walk-forward
| Fold | Precision | Recall | F1 | PR-AUC | ROC-AUC |
|---|---|---|---|---|---|
| Fold 1 | 0,809 | 0,880 | 0,843 | 0,903 | 0,827 |
| Fold 2 | 0,696 | 0,724 | 0,710 | 0,801 | 0,810 |
| Fold 3 | 0,548 | 0,744 | 0,632 | 0,704 | 0,788 |
| MEDIA | 0,684 | 0,783 | 0,728 | 0,803 | 0,808 |
Honestidad metodológica. El descenso de las métricas del Fold 1 al Fold 3 es un comportamiento esperado y correcto: el Fold 3 utiliza como test los meses más recientes, con patrones estacionales distintos de los de entrenamiento. Estas cifras corresponden a una validación preliminar sobre datos sintéticos. Con datos reales del municipio, la variabilidad entre folds se reduce, porque el modelo aprende patrones locales específicos.
Operatividad desde el primer día: gestión del arranque en frío
En los primeros 60–90 días el sistema no dispone de datos históricos locales suficientes. La fase se gestiona con una estrategia de tres niveles que garantiza previsiones útiles desde el arranque.
| Nivel | Método | Disponibilidad |
|---|---|---|
| A | Modelo estadístico base sobre patrones horarios y semanales universales | Desde el día 1 |
| B | Transfer learning desde un modelo preentrenado sobre datos agregados y anonimizados de 8 ciudades europeas | P ~62 % · R ~60 % |
| C | Active learning acelerado mediante las confirmaciones de los operadores en el chat durante las primeras 12 semanas | Etiquetas locales rápidas |
| Periodo | Precisión esperada | Recall esperado | Estado del modelo |
|---|---|---|---|
| Meses 1–3 | ~65 % | ~60 % | Arranque en frío |
| Meses 4–6 | ~72 % | ~68 % | Primer modelo local significativo |
| Meses 7–12 | > 80 % | > 75 % | Objetivo de proyecto alcanzado |
| Año 2+ | > 88 % | > 82 % | Modelo maduro con optimización continua |
El calendario semanal de riesgo
Es la herramienta más utilizada por la Policía Local: no la alerta aislada, sino el mapa de franjas horarias y zonas de mayor probabilidad para la semana entrante, que el agente entrega automáticamente cada lunes a primera hora.
| Día | 00–06 | 06–12 | 12–18 | 18–24 | Franja crítica |
|---|---|---|---|---|---|
| Lunes | 28 % | 12 % | 15 % | 25 % | 00:00–02:00 |
| Martes | 25 % | 10 % | 14 % | 22 % | 23:00–01:00 |
| Miércoles | 26 % | 11 % | 15 % | 24 % | 23:00–01:00 |
| Jueves | 30 % | 13 % | 17 % | 35 % | 22:00–01:00 |
| Viernes | 48 % | 16 % | 20 % | 55 % | 21:00–02:00 |
| Sábado | 62 % | 18 % | 22 % | 60 % | 22:00–03:00 |
| Domingo | 52 % | 15 % | 18 % | 45 % | 00:00–02:00 |
Riesgo bajo
Riesgo medio
Riesgo alto
Valores ilustrativos de un municipio costero mediterráneo. El calendario real se genera con los datos del propio territorio.
09 · El impacto económico
El sistema se paga solo en el mes siete.
Modelo en dos componentes: una inversión inicial única para la infraestructura física y la configuración de la plataforma, y un canon mensual en modalidad SaaS que incluye los servicios cloud, el agente virtual, el modelo predictivo y el soporte técnico.
| Ahorro o ingreso · Plan Estándar, 15 sensores | Estimación mensual | Base de cálculo |
|---|---|---|
| Reducción de costes de retirada (−40 %) | 3.200 € | Contratos de recogida tipo Marbella |
| Incremento de ingresos por sanciones (+40/mes) | 3.600 € | Sanción media 90 € — Ley 22/2011 |
| Eficiencia en patrullas dirigidas (−30 % horas) | 1.800 € | Coste horario de operador de Policía Local |
| Ahorro en limpiezas extraordinarias | 800 € | Intervenciones extraordinarias evitadas |
| Total de beneficios estimados | 9.400 € | |
| Canon mensual del Plan Estándar | − 4.505 € | |
| Margen neto mensual a favor del Ayuntamiento | + 4.895 € |
Punto de equilibrio
Mes 7
ROI estimado en el segundo año
> 130 %
Sobre una inversión inicial de 33.700 € y un margen neto mensual estimado de 4.895 €.
La partida que no aparece en la tabla. Ninguna de estas estimaciones presupone la asignación de personal a la vigilancia del sistema, porque no es un coste evitado: es un coste que nunca llega a existir. Una hipótesis conservadora de 20 a 40 horas al mes de un operador dedicado a vigilar un panel representaría, a los costes horarios de la Administración pública, una fracción significativa del propio canon —además de ser, como se ha explicado, una hipótesis que en la práctica no se materializa.
Planes preconfigurados
Los planes son a tanto alzado e incluyen todos los módulos, el agente virtual con todos los canales activos y el soporte prioritario. El plan Piloto contempla tres meses de prueba con canon reducido del 30 %, para verificar los resultados operativos antes de escalar a todo el territorio.
Piloto · 3 meses
5 sensores
2.015 € /mes
Inversión inicial 16.500 €
1–2 zonas de alta incidencia
Estándar
15 sensores
4.505 € /mes
Inversión inicial 33.700 €
Casco urbano + principales zonas periféricas
Ciudad completa
30 sensores
6.930 € /mes
Inversión inicial 60.800 €
Cobertura amplia del territorio
Enterprise
50+ sensores
Oferta dedicada
Configuración a medida
Cobertura integral
| Inversión inicial · partidas únicas | Importe |
|---|---|
| Sensor WastData Sense completo, instalado y configurado | 1.400 € / unidad |
| Pasarela LoRaWAN urbana (1 por cada 10–15 sensores) | 1.200 € |
| Configuración de la plataforma cloud, parametrización y marca | 4.800 € |
| EIPD sobre metadatos y documentación legal | 1.600 € (frente a más de 8.000 € en CCTV) |
| Configuración del agente, reglas de actuación y canales | Incluida |
| Formación de operadores (3 oficinas, 2 sesiones) | 1.800 € |
| Señalización conforme a la AEPD | 120 € / sensor |
| Componentes del canon SaaS | Tarifa |
|---|---|
| Plataforma cloud: agente virtual, canales, panel, 90 días de almacenamiento, copia georredundante | 1.200 € / mes |
| Canon por sensor activo: conectividad, mantenimiento remoto, actualizaciones OTA, SLA 99,5 % | 55 € / sensor |
| Módulo de informes automáticos para 3 oficinas, archivo 24 meses | 300 € / mes |
| Módulo ML predictivo: reentrenamiento mensual, scoring 24 h, calendario semanal, puntos calientes | 380 € / mes |
| Soporte técnico prioritario: tickets ilimitados, respuesta en 4 horas laborables | 450 € / mes |
10 · De la decisión a la acción
Cuatro a ocho semanas, no doce a veinticuatro meses.
Semanas 1–2
Análisis preliminar
Identificación de los puntos críticos junto al Área de Medio Ambiente, visitas de campo y definición de zonas.
→ Mapa de instalación aprobado
Semanas 2–4
Conformidad
EIPD simplificada sobre metadatos, actualización del registro de actividades, DPA y validación del DPO municipal.
→ Documentación conforme completa
Semanas 3–4
Configuración del agente
Reglas de actuación, turnos, destinatarios, umbrales de escalado, activación del bot y de los grupos.
→ Agente operativo en entorno de prueba
Semanas 4–6
Instalación
Montaje de sensores y pasarelas, señalización y pruebas de conectividad.
→ Red de sensores activa
Semana 6
Formación
Dos sesiones para las tres oficinas destinatarias, orientadas al uso en el chat, no al panel.
→ Operadores autónomos
Semanas 6–8
Arranque operativo
Explotación en arranque en frío con soporte asistido y calibrado de umbrales.
→ Sistema en régimen
Meses 3–6
Consolidación
Reentrenamiento mensual, revisión de reglas y primer informe trimestral.
→ Modelo local significativo
Indicadores de éxito acordados
Los objetivos se fijan por contrato y se miden con datos del propio sistema, no con estimaciones del proveedor.
| Indicador | Objetivo a 6 meses | Fuente |
|---|---|---|
| Reducción de eventos recurrentes en los puntos monitorizados | − 30 % | Histórico de sensores |
| Tiempo medio del aviso a la intervención | < 6 h | Respuestas en el chat |
| Porcentaje de alertas asumidas | > 85 % | Seguimiento del escalado |
| Alertas confirmadas como verdaderos positivos | > 80 % | Confirmaciones de campo |
| Reducción de recogidas extraordinarias no planificadas | − 25 % | Datos de la concesionaria |
| Horas/mes de vigilancia exigidas al personal municipal | 0 | Por construcción del sistema |
11 · Por qué no hay una alternativa equivalente
Cinco dimensiones en las que hoy no existe un sistema comparable en Europa.
01
Unicidad técnica
Ningún otro sistema de detección de residuos disponible hoy en el mercado europeo clasifica el residuo directamente en el hardware del sensor sin transmitir imágenes. Todos los competidores emplean procesamiento en la nube, generando automáticamente datos personales sujetos al RGPD y a la normativa de la AEPD.
02
Unicidad jurídica
WastData no es videovigilancia a efectos de la Ley Orgánica 4/1997 ni de la Instrucción 1/2006, y puede instalarse con los solos trámites ordinarios sobre metadatos en 4–8 semanas, sin autorización de la Delegación del Gobierno.
03
Unicidad operativa
Es el único sistema que integra en un solo dispositivo detección y clasificación en tiempo real, disuasión inmediata por altavoz, alimentación autónoma, transmisión automática de alertas y modelo predictivo actualizado mensualmente, respetando a la vez los límites normativos europeos y españoles.
04
Unicidad organizativa
Es el único sistema diseñado para funcionar sin personal dedicado a la vigilancia. El agente sustituye al operador en el reconocimiento, la distribución, el recordatorio, el escalado y la rendición de cuentas. Ahí está la diferencia entre un proyecto que produce resultados en el mes doce y uno que no se renueva.
05
Unicidad reputacional
El Ayuntamiento dispone por primera vez de datos objetivos, mensuales y verificables sobre el abandono de residuos: cuántos eventos, dónde, cuándo, con qué tendencia y con qué porcentaje de resolución. Datos comunicables a la ciudadanía y utilizables para evaluar la eficacia de las políticas ambientales.
12 · La decisión institucional
La elección no es entre WastData y una tecnología alternativa.
Es entre integrar un sistema en el que la información encuentra a sus operadores, o mantener un statu quo que la legalidad y la falta de personal hacen insostenible.
En una reunión de 30 minutos recibirá:
- 01Un análisis preliminar de los puntos críticos de su municipio, sin coste ni compromiso.
- 02El borrador de EIPD simplificada sobre metadatos, listo para su DPO.
- 03Una simulación económica ajustada al número de sensores realmente necesarios.
- 04Una demostración en vivo del agente sobre un grupo de Telegram de prueba.
Reunión institucional
Agende 30 minutos
Sin presentación comercial: una sesión técnica con el material que su DPO y su Área de Medio Ambiente necesitan para evaluar el proyecto.
Un sistema de inteligencia urbana debe funcionar también en la semana en la que nadie abre el panel de control. WastData está construido sobre esa premisa.