Durante un viaje familiar a la India, Jagadeesh Ambati se sorprendió por lo dañado que se había vuelto el sistema de reciclaje local. Después de quejarse de ello con su esposa, ella lo desafió a hacer un cambio. Lo hizo, eventualmente, fundando Everest Labs desarrollar un sistema de inteligencia artificial para ayudar a las instalaciones de reciclaje a recuperar más residuos en promedio que antes.
Avance rápido unos años y EverestLabs ha logrado un “impulso significativo”, afirma Ambati, señalando implementaciones de clientes en América del Norte, incluido SIMS Sunset Park en Brooklyn, uno de los operadores de plantas más grandes de la región. Con la vista puesta en una expansión global, EverestLabs cerró hoy una ronda Serie A de $16,1 millones que eleva el total recaudado de la compañía a $24,63 millones.
Translink Capital lideró la Serie A, con la participación de NEC Orchestrating Future Fund, BGV, Sierra Ventures, Morado Ventures y Xplorer Capital. Ambati le dice a TechCrunch que las ganancias se destinarán a los esfuerzos continuos de ventas, operaciones y desarrollo de productos.
“La pandemia fue una bendición disfrazada para nosotros, ya que tuvimos tiempo de calidad con los clientes después de los cierres iniciales”, dijo en un correo electrónico. “Como resultado, perfeccionamos nuestras soluciones duplicando la I+D original”.
EverestLabs se esfuerza por resolver un desafío persistente en la industria del reciclaje: hacer que las plantas que procesan el reciclaje residencial y comercial sean más efectivas. Es casi Sísifo. En la ciudad de Nueva York, por ejemplo, solo se recicla alrededor de una quinta parte de la basura, muy por debajo del máximo teóricamente posible. según se informa en parte porque las cuadrillas de basura, bajo presión para completar rutas largas, mezcle los materiales reciclables clasificados con la basura.
La solución de EverestLabs es un conjunto de software y hardware local para plantas de reciclaje que identifica objetos en las líneas transportadoras y enruta esos objetos a los destinos correctos. Desarrollados en el transcurso de tres años y medio, Ambati dice que los algoritmos de reconocimiento de objetos se entrenaron utilizando conjuntos de datos patentados, así como datos de clientes y datos de fuentes de terceros.
Créditos de imagen: Everest Labs
“Somos la primera empresa en el espacio de reciclaje en tener el software de IA auditado por una planta local administrada por la ciudad y su auditor independiente”, afirmó. “EverestLabs es la única empresa en el espacio de reciclaje que garantiza la tasa de éxito y la eficacia de la selección robótica”.
EverestLabs también vende un servicio para monitorear las máquinas clasificadoras robóticas existentes en las plantas de reciclaje con un equipo de ingenieros que rastrean métricas como la eficiencia y la precisión de la selección. Los ingenieros también brindan asistencia de mantenimiento, que Ambati presenta como una forma para que los operadores se concentren en mantener el ritmo de los materiales que reciben y procesan.
“La tecnología de décadas de antigüedad utilizada en las instalaciones de reciclaje simplemente no puede clasificar todo a la perfección. Las soluciones de limpieza robótica más nuevas no son lo suficientemente efectivas y son demasiado costosas. Los clasificadores humanos se vuelven cada vez más lentos durante un turno, debido a las condiciones de trabajo deficientes y la mundanidad de la tarea, lo que genera altos costos para un bajo rendimiento”, afirmó Ambati. “No importa cuánto o qué tan bien reciclamos en nuestros hogares y negocios. Si las instalaciones de reciclaje de materiales no hacen un gran trabajo de recuperación; entonces todo termina en vertederos”.
EverestLabs no es el primero en darse cuenta del enorme mercado potencial que representa el reciclaje. Una búsqueda superficial en Google muestra al menos media docena de empresas que abordan los bloqueadores de reciclaje desde diferentes ángulos, como Glacier y Gongeye Technology, nuevas empresas que utilizan robótica y bases de datos de información sobre diferentes tipos de desechos para clasificar la basura. Más cerca de casa, está CleanRobotics, una empresa con sede en Colorado que aprovecha el aprendizaje automático para clasificar materiales desde un único punto de eliminación. TrueCircle, con sede en el Reino Unido, emplea la visión por computadora para intentar mejorar las tasas de recuperación y la calidad en las instalaciones de reciclaje. Y luego está AMP Robotics, que diseña brazos recogedores que pueden distinguir entre pequeños materiales reciclables y colocarlos donde deben ir.
Pero Ambati, aunque se niega a comentar sobre los ingresos de EverestLabs, afirma que no ve ninguna desaceleración en el negocio. Ambati recitó a los otros clientes de EverestLabs, que incluyen Recology, Alameda County Industries y Smart Station, y dijo que la puesta en marcha está en camino de duplicar aproximadamente su plantilla de 13 personas para fin de año.
“La guerra en Ucrania y los problemas de la cadena de suministro son un desafío, pero estamos trabajando en solucionar el problema”, dijo Ambati. “Anticipamos un fuerte crecimiento año tras año con fundamentos sólidos. Nuestra tasa de consumo continúa cambiando a medida que estamos contratando mucho personal nuevo”.
En cuanto a si la tecnología como la de EverestLabs puede marcar la diferencia en el reciclaje, eso todavía está en debate. De acuerdo a Según el Centro Común de Investigación de la Comisión Europea, más del 80% de todos los impactos ambientales relacionados con los productos se determinan durante la fase de diseño de un producto, lo que destaca la necesidad de que los fabricantes cambien a diseños más sostenibles. Pero los problemas de desechos del mundo no pueden atribuirse únicamente al diseño. Los patrones de consumo deben cambiar, en última instancia, cambiando de cosas como recipientes de plástico a cajas compostables y de bolsas de compras de plástico a reutilizables.
Mientras tanto, EverestLabs y sus competidores librarán la batalla cuesta arriba.
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