O objetivo desta iniciativa é recolher informações e monitorizar o lixo espalhado pelas ruas de Lisboa, como beatas, papel, vidro e folhas de árvores, com o objetivo de otimizar a limpeza das cidades.
O projeto-piloto decorre no âmbito da Capital Verde Europeia 2020, e participam nele várias startups tecnológicas internacionais, nomeadamente a Cortexia, a Litterati e a Carto. O projeto conta ainda com a colaboração da Tabaqueira (subsidiária da Philip Morris International) e é apoiada pela Câmara Municipal de Lisboa.
Desde ontem que “um veículo adaptado pela Cortexia com tecnologia de ponta e software de inteligência artificial”percorre algumas ruas da capital, “detetando resíduos e coligindo dados, informação essa que será posteriormente utilizada para monitorização e otimização da limpeza urbana”, lê-se em comunicado.
A Cortexia é uma startup suíça especializada em inteligência artificial para a otimização e eficiência da higiene urbana, e tem atuado em cidades como Zurique e Genebra.
A Litterati desenvolveu uma aplicação (crowdsource-cleaning) que incentiva os cidadãos a apanharem resíduos, partilhando fotos e localizações da limpeza.
Já a espanhola Carto é descrita como a “principal plataforma de inteligência de localização do mundo e que recentemente fez uma parceria estratégica com a Google”.
O projeto “vai ao encontro de um dos compromissos da Capital Verde Europeia 2020, na área dos resíduos, nomeadamente a promoção da diminuição de resíduos na cidade, o aumento da recolha seletiva, o combate ao uso de plástico descartável e o desperdício alimentar, e a promoção de uma verdadeira economia circular dos materiais”, sublinham os promotores.
Esta ação começou ontem e termina hoje em Lisboa, mas o objetivo é que seja “replicada a nível global pela PMI que, em julho deste ano, estabeleceu uma nova e ambiciosa meta a nível ambiental – reduzir em 50% os resíduos plásticos dos seus produtos até 2025 (versus 2021)”, explica o comunicado.
A cidade de Lisboa foi distinguida Capital Verde Europeia 2020 em junho de 2018.
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