• Liderado por Sogama, este proyecto de cooperación transfronteriza, del que también forman parte la UDC, Lipor y la UBI, tiene por objeto avanzar en la innovación y la transformación de la gestión de residuos a través de tecnologías inteligentes que permitan mejorar la clasificación de envases

• Durante la jornada, introducida por la directora general de Sogama, Mirta Sueiro, y el Jefe de División de Logística e Infraestructura de Lipor, Alexandre Ventura, se puso de relieve el papel de la digitalización, la inteligencia artificial y el uso inteligente de datos como herramientas esenciales para avanzar hacia una gestión de residuos más eficiente, sostenible y preparada para afrontar los desafíos futuros

Cerceda, 14 de julio de 2026.- Cerca de 80 representantes de entidades de gestión de residuos, universidades, empresas tecnológicas, así como profesionales del sector, se dieron cita en el webinar que, bajo el título Aplicación de tecnologías inteligentes de digitalización en la clasificación de residuos – Lecciones aprendidas", organizó el proyecto de cooperación transfronteriza Gresint, que lidera Sogama y en el que participa, por parte de Galicia, el Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (CITIC) de la Universidad de A Coruña (UDC), y, por parte de Portugal, la Asociación de Municipios para la Gestión Sostenible de Residuos de Grande Porto (LIPOR) y la Universidad de Beira Interior (UBI).

El evento, introducido por la directora general de Sogama, Mirta Sueiro, y por el Jefe de la División de Logística e Infraestructura de Lipor, Alexandre Ventura, quienes destacaron la importancia de la cooperación entre los agentes implicados en la gestión de residuos para acelerar la innovación en el sector y  responder a los retos de la transición digital y la economía circular, propició el intercambio de conocimientos y experiencias entre los presentes, así como el debate en torno a la aplicación de tecnologías inteligentes en la clasificación de residuos de envases.

Intervenciones

Tras la sesión de apertura, el primer panel se centró en los pormenores del proyecto Gresint, y donde los profesores e investigadores de la UDC, Carlos Vázquez Regueiro y Miguel A. Rodríguez Luaces, dieron a conocer los principales resultados alcanzados a día de hoy, así como los retos afrontados y las lecciones aprendidas, destacando el potencial de las tecnologías inteligentes para mejorar los procesos de clasificación de residuos y crear soluciones más eficientes para el sector.

El segundo panel, que giró en torno a la calidad y la gobernanza de los datos, contó con la intervención del director ejecutivo de DQTeam, Fernando Gualo, quien subrayó que la calidad de la información es crucial para garantizar resultados fiables, potenciar el uso de la inteligencia artificial y respaldar la toma de decisiones informadas en las organizaciones.

Por su parte, Tiago Santos, de Greyparrot, fue el encargado de explicar la aplicación práctica de la inteligencia artificial en la operativa de Lipor y cómo ésta ya constituye un apoyo fundamental a la caracterización de residuos, permitiendo la transformación de grandes volúmenes de datos en conocimiento útil y sus beneficios en la mejora de los procesos de gestión.

Finalmente, Eva Gestoso Fernández, de Inovalabs Digital, abordó el monitoreo inteligente de motores para una operación más eficiente, destacando la contribución de las tecnologías digitales para aumentar la eficiencia, reducir costes y mejorar el rendimiento de la infraestructura.

A lo largo de todo el encuentro se puso de relieve que la digitalización, la inteligencia artificial y el uso inteligente de datos constituyen herramientas esenciales para avanzar hacia una gestión de residuos más eficiente, sostenible y preparada para afrontar los desafíos futuros, al tiempo que se reforzó la importancia crucial de la colaboración entre todos los actores.

El proyecto GRESINT está financiado por la Unión Europea a través del Programa Interreg VI-A España-Portugal (POCTEP) 2021-2027.

Saludos, Departamento de Comunicación