La startup neerlandesa inSystem.io ha presentado Gravity Sorter, un sistema de clasificación con IA diseñado para separar baterías descartadas dentro de flujos de residuos municipales. La idea ataca un problema muy concreto y bastante serio: muchas baterías portátiles acaban mezcladas con basura doméstica, contaminan fracciones reciclables y pueden provocar incendios en plantas de tratamiento.
Según la compañía, Gravity Sorter puede retirar hasta 50 baterías por segundo y alcanzar tasas de pureza superiores al 96% en pruebas recientes de planta. Más allá de la cifra, lo interesante es el método: en lugar de depender de una cinta transportadora convencional, el sistema analiza los objetos mientras caen por gravedad.
Clasificar objetos pequeños mientras caen
La franja de materiales de entre 5 y 70 milímetros es una pesadilla para muchas plantas de reciclaje. Son piezas pequeñas, densas, irregulares y con trayectorias difíciles de predecir. Las baterías, además, suelen esconderse entre fragmentos de residuos que ya han pasado por procesos de triturado, cribado o separación magnética.
Gravity Sorter aborda el problema con una cámara de IA que opera hasta a 400 fotogramas por segundo. El sistema sigue cada objeto durante la caída, analiza su movimiento, rotación y trayectoria, y activa boquillas de aire comprimido en el momento preciso para expulsar solo el material objetivo.
La diferencia frente a una cinta es importante. En una cinta, el sistema debe acelerar el material, estabilizarlo, detectarlo y disparar una eyección con una ventana temporal muy corta. En caída libre, inSystem intenta aprovechar la gravedad como parte del proceso: menos energía para mover el objeto y una trayectoria que puede medirse en tiempo real mientras desciende.
Menos mano humana en una tarea peligrosa
Hasta ahora, muchas baterías en residuos municipales terminan separándose con procedimientos manuales o escapando hacia otras fracciones. Ambas opciones son malas. La primera expone a personas a trabajo repetitivo y potencialmente peligroso; la segunda deja baterías en lugares donde pueden causar incendios o contaminar metales y otros materiales recuperables.
inSystem.io afirma que su equipo puede procesar hasta seis toneladas de material por hora e integrarse en líneas existentes sin rediseños profundos. También plantea ampliar el sistema con sensores NIR, SWIR, LWIR o rayos X para reconocer polímeros, metales no férricos, fragmentos de residuos electrónicos, construcción o cenizas de incineración.
Ese punto es relevante porque el valor de una máquina de clasificación no depende solo de una aplicación inicial. Si el mismo enfoque de visión, seguimiento y eyección sirve para varias fracciones difíciles, la planta puede justificar mejor la inversión y adaptar el sistema a cambios regulatorios o de composición del residuo.
Robótica sin forma de robot
Gravity Sorter no parece un robot humanoide ni un brazo de seis ejes. Pero sí encaja de lleno en la robótica industrial moderna: percepción, decisión en tiempo real, actuación física precisa y aprendizaje sobre objetos variables. Es el tipo de automatización que puede pasar desapercibida para el gran público y, aun así, resolver problemas muy materiales.
El contexto también juega a favor. Las baterías están aumentando en número por la electrificación de dispositivos, movilidad ligera y electrónica de consumo. Si las tasas de reciclaje siguen siendo bajas, las plantas necesitarán detectar más unidades en flujos donde no deberían estar. La automatización no sustituye a la recogida selectiva, pero puede convertirse en una red de seguridad para lo que falla aguas arriba.
La compañía asegura que el sistema generó interés en IFAT Munich 2026 y que ya acepta pilotos y primeros pedidos comerciales. Ahora falta lo difícil: demostrar en plantas distintas, con basura real y variabilidad diaria, que la precisión se mantiene sin disparar el mantenimiento. Si lo consigue, Gravity Sorter sería un buen recordatorio de que la IA física no solo sirve para manipular cajas bonitas; también puede hacer trabajo sucio, urgente y medible.