El crecimiento urbano y los aumentos de población ponen a prueba la gestión de residuos tradicional, causando desbordamientos de contenedores, derrames, olores, contaminación y riesgos para la salud por inspecciones manuales y horarios fijos. Este estudio presenta un sistema AI-IoT para la detección en tiempo real de basura y derrames utilizando sensores de borde: ultrasónicos/IR/peso/gas en contenedores inteligentes y unidades de humedad/conductividad en áreas de alto riesgo como pasillos, baños y salas—todo geoetiquetado a través de GPS. Los datos se transmiten a través de Wi-Fi/LoRaWAN/GSM a una plataforma en la nube, donde el ML identifica anomalías, predice desbordamientos, optimiza rutas y alerta al personal cercano. Un panel de administración permite el monitoreo en vivo, la gestión de tareas, la analítica y el mantenimiento predictivo, ofreciendo una solución escalable para ciudades, campus, hospitales y centros de tránsito que reduce costos, mejora la higiene, disminuye el trabajo, preserva la privacidad y apoya entornos urbanos sostenibles.
Sujal Wadankar, Mukta Joshi, Dnyaneshree Vaidya, Pranum Jadhav, Janhavi Kalve (Sat,) estudiaron esta cuestión.