Estudantes em R.Pires criam lixeira inteligente para incentivar reciclagem

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Três alunos do Ensino Médio integrado ao curso Técnico em Informática para Internet, da Etec Profª Maria Cristina Medeiros, de Ribeirão Pires, desenvolveram um mecanismo inovador voltado à reciclagem de resíduos. Com base em inteligência artificial, o robô identifica o material descartado e abre apenas o compartimento da lixeira correspondente ao tipo de resíduo detectado. Batizado de “RecolheAI – Lixeira Inteligente Utilizando Automação, IoT e Visão Computacional”, o projeto foi criado pelos estudantes Evellyn dos Santos Furtado, Vitor da Silva Lopes e Arthur Gael Araújo de Almeida.

O dispositivo conta com três lixeiras coloridas, equipadas com sensores capazes de identificar metais, papel e plástico. “Treinamos nosso modelo de inteligência artificial utilizando visão computacional. O dispositivo envia um sinal ao servo motor, que abre o compartimento correspondente ao tipo de resíduo identificado”, explicam os alunos.

Em entrevista ao RDtv, os estudantes e o professor coorientador Anderson Vanin detalharam as etapas do projeto e os principais desafios enfrentados.

A ideia inicial partiu de Vitor. O aluno conta que, ainda no Ensino Fundamental, durante uma aula de Ciências, teve a inspiração que futuramente se tornaria realidade. “Meu professor, na época, propôs uma atividade em que deveríamos criar um brinquedo que incentivasse a reciclagem. Como já tinha algum conhecimento básico em automação, pensei que seria possível criar uma lixeira que permitisse a entrada apenas de objetos compatíveis com a sua identificação”, relembra.

Já naquela ocasião, Vitor havia identificado um dos grandes entraves da reciclagem: o descarte incorreto dos resíduos, como plásticos sendo jogados em lixeiras de metal, ou materiais orgânicos sendo misturados aos recicláveis.

Sob orientação da professora Cintia Maria de Araújo Pinho e coorientação de Anderson Silva Vanin, o RecolheAI propõe uma solução inovadora para a separação de materiais recicláveis, com uso da automação, Internet das Coisas (IoT) e visão computacional. O modelo já havia sido apresentado em três feiras como uma esteira seletora de materiais, mas o protótipo atual das caixas foi desenvolvido especialmente para a 23ª Feira Brasileira de Ciências e Engenharia (Febrace) 2025, onde conquistou o quarto lugar na categoria Ciências Biológicas, entre cerca de 300 projetos apresentados.

Evellyn relembra como ingressou no projeto. Segundo ela, a oportunidade surgiu ainda no primeiro ano do Ensino Médio, quando a professora Cintia conheceu a ideia de Vitor e convidou outros colegas para compor a equipe.

“A professora pensou em chamar a mim e ao Gael. Antes, a lixeira só conseguia identificar se o material era metálico ou não, mas, a partir daí, começamos a implementar a inteligência artificial para reconhecer também os demais tipos de resíduos”, explica.

Como funciona

A introdução da IA foi essencial para a evolução do projeto. Com ela, os estudantes conseguiram treinar o robô para diferenciar papel, metal e plástico, permitindo que o descarte ocorra corretamente nas respectivas lixeiras. Para isso, o grupo utilizou um banco de imagens, com mais de 16 mil arquivos que serviu de base para configurar o algoritmo de identificação.

“Quando surgiu a questão da IA, me chamou muito a atenção. Eu queria aprender mais sobre o tema. Utilizamos a visão computacional justamente para identificar imagens. No nosso caso, a lixeira consegue distinguir metal, papel e plástico de outros materiais”, destaca Arthur Gael.

Desafios

Um dos principais desafios do grupo foi a alimentação do banco de dados. Inicialmente, o projeto também previa a identificação de vidro, mas os testes apresentaram muitas inconsistências, conforme explica o professor Anderson Vanin:

“Queríamos detectar metal, plástico, vidro verde, marrom, transparente e papel. Mas nos primeiros testes, a IA confundia bastante os tipos de vidro. A partir disso, adaptamos o projeto até chegar ao modelo atual.”

Gael complementa, explicando que o vidro possui características específicas que confundem a IA. “Além do material, o vidro tem a questão da cor. Ele pode ser marrom, verde ou transparente. O robô confundia o vidro com plástico, muito por causa das semelhanças visuais. O mesmo acontecia com metais, que têm brilho intenso. Futuramente, pretendemos reintegrar o vidro ao projeto, mas primeiro precisamos aprimorar o que já temos”, diz.

Lei da coleta seletiva

A obrigatoriedade da coleta seletiva em espaços públicos no Brasil foi estabelecida pela Política Nacional de Resíduos Sólidos (PNRS), instituída pela Lei nº 12.305, de 2010. Essa legislação definiu diretrizes para o gerenciamento adequado de resíduos, com foco na coleta seletiva, visando reduzir impactos ambientais e promover a reciclagem.

A partir da lei, órgãos públicos, empresas e municípios passaram a ser obrigados a implementar sistemas de coleta seletiva e destinar corretamente os resíduos. A existência de lixeiras específicas para papel, plástico, metal, vidro e resíduos orgânicos em espaços coletivos tornou-se fundamental para atender à legislação, estimular a educação ambiental e promover a responsabilidade compartilhada entre governos, empresas e cidadãos.

Evellyn revela que, durante o desenvolvimento do projeto, conversou com colegas da Etec sobre a coleta seletiva, e as respostas indicaram o desconhecimento geral sobre o tema. “Perguntei se sabiam as cores da coleta seletiva e percebi que não sabiam. Depois, questionei: ‘Quando você não sabe, onde joga?’ A maioria respondeu que joga em qualquer uma, o que atrapalha muito o processo de reciclagem”, relata.

Para ajudar a esclarecer essa dúvida comum, segue abaixo uma tabela com as cores da coleta seletiva e os tipos de resíduos correspondentes, conforme a padronização nacional estabelecida pelo Conselho Nacional do Meio Ambiente (CONAMA):

• Azul – Papel e papelão
  Exemplos: Jornais, caixas, folhas de caderno, revistas

• Vermelho – Plástico
  Exemplos: Garrafas PET, sacolas, embalagens plásticas

• Verde – Vidro
  Exemplos: Garrafas, potes, frascos

• Amarelo – Metal
  Exemplos: Latas de alumínio, pregos, arames

• Marrom – Resíduo orgânico
  Exemplos: Restos de comida, cascas de frutas

• Cinza – Resíduo não reciclável
  Exemplos: Papel higiênico, fraldas, fotografias

• Preto – Madeira
  Exemplos: Móveis velhos, pedaços de madeira

• Laranja – Resíduos perigosos
  Exemplos: Pilhas, baterias, produtos químicos

• Branco – Resíduos hospitalares
  Exemplos: Luvas, seringas, materiais contaminados

• Roxo – Resíduos radioativos
  Exemplos: Materiais de uso nuclear

Febrace 2025

A 23ª edição da Febrace aconteceu em março, no campus Butantã da Universidade de São Paulo (USP). Entre os 300 projetos finalistas de escolas públicas e particulares de todo o Brasil, 14 eram de alunos de Etecs, representando 12 unidades diferentes.

“Estamos sempre atualizando e aprimorando nossa lixeira inteligente. É um projeto no qual acreditamos muito. Estar entre os finalistas da Febrace é uma experiência incrível! Uma oportunidade de trocas, aprendizado e aprimoramento para a vida”, concluem os alunos.