Sistema de classificação e separação de resíduos sólidos baseado em inteligência artificial
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Cadernos Cajuína
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Resumo
Este artigo apresenta o desenvolvimento de uma lixeira automatizada baseada em inteligência artificial, voltada à promoção de práticas sustentáveis por meio da automação da coleta seletiva de resíduos recicláveis. O sistema utiliza o algoritmo YOLO para identificar e classificar materiais como papel, plástico, vidro e metal, direcionando-os automaticamente aos compartimentos corretos. A solução foi construída com uma arquitetura acessível, utilizando ESP32-CAM e Raspberry Pi, o que viabiliza sua replicação em larga escala. O projeto atua como ferramenta educativa em contextos sociais e escolares, despertando desde cedo a consciência ambiental em crianças e adolescentes. A proposta busca atender às necessidades da Associação Educacional, Cultural & Social Aprender, contribuindo para os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), com ênfase em educação de qualidade, inovação e cidades mais sustentáveis. Além de seguir as normas de padronização da coleta seletiva, a estrutura demonstrou alta eficiência, atingindo até 95% de precisão na classificação dos resíduos. Além disso, o sistema propõe uma solução funcional que convida os usuários a interagir com a tecnologia de forma simples e intuitiva. Essa aproximação busca não apenas facilitar o descarte correto dos resíduos, mas também incentivar uma postura mais consciente em relação ao meio ambiente. Ao ser incorporada ao cotidiano, a lixeira inteligente passa a representar uma ferramenta de transformação que une educação, inclusão e sustentabilidade, contribuindo para mudanças concretas nos hábitos e valores sociais.
Como referenciar
PUDO, JOAO V. de A.; SANTOS, MATEUS R.; OLIVEIRA, RODRIGO A. de; BALDACONI, RICARDO H.; CARVALHO, ANTONIO C. L. Sistema de classificação e separação de resíduos sólidos baseado em inteligência artificial. Cadernos Cajuína, v. 11, n. 4, p. 1-17, 2026. DOI: 10.52641/cadcajv11i4.2347. Disponível em: https://repositorio.ipen.br/handle/123456789/49968. Acesso em: 30 Jun 2026.
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