Fotos de:Pablo González-Cebrián
IAGUA 29/01/2025
Estamos viendo cómo el cambio climático está alterando profundamente el ciclo del agua en todo el mundo, que genera fenómenos extremos, como las recientes inundaciones, pero también sequías y variabilidad en la disponibilidad de los recursos hídricos. En este contexto, se vuelve fundamental desarrollar herramientas que ayuden a prever y gestionar estos cambios, y aquí es donde el big data y la inteligencia artificial (IA) están comenzando a transformar la forma en que analizamos, gestionamos y protegemos el recurso hídrico. Hoy en día, los sistemas avanzados de procesamiento de datos se posicionan como aliados claves en la toma de decisiones en el sector hídrico, permitiendo una planificación más precisa y eficiente frente a la incertidumbre climática.
La importancia del big data en la gestión del agua
En el mundo actual, las decisiones relacionadas con el uso y la conservación del agua deben basarse en datos sólidos y en tiempo real. Las tecnologías de big data permiten recopilar enormes cantidades de información de múltiples fuentes, incluyendo estaciones meteorológicas, sensores en cuerpos de agua, imágenes satelitales y redes sociales. Toda esta información, organizada y analizada correctamente, ofrece una imagen precisa y dinámica del estado de los recursos hídricos, y permite responder de manera más eficiente y proactiva a los retos actuales.
A través de estas soluciones informáticas, es posible monitorizar y analizar indicadores críticos como el nivel de los embalses, la calidad del agua, el caudal de los ríos y los patrones de consumo. Pero para convertir estos datos en información útil, es necesario canalizarlos mediante software especializado que pueda procesar, organizar y presentar la información de manera comprensible para los tomadores de decisiones.
Hoy en día, los sistemas avanzados de procesamiento de datos se posicionan como aliados clave en la toma de decisiones en el sector hídrico
Con este conocimiento, desde MonoM by Grupo Álava, que dispone de amplia experiencia en analítica predictiva de activos críticos basada en machine learning, se proporciona al cliente una plataforma AIoT industrial que le permite unificar fuentes de datos y ejecutar analítica e IA aplicada al ciclo integral del agua, transformando el dato en información que facilita la toma de decisiones.
IA y software de análisis de datos: Transformando datos en decisiones
El papel de la inteligencia artificial (IA) en el procesamiento de big data ha revolucionado el uso de los datos en la gestión del agua. Hoy en día, software como el que ofrece MonoM, permiten el análisis de grandes volúmenes de datos de manera automatizada y, gracias a algoritmos de aprendizaje automático (machine learning), pueden aprender de patrones históricos y predecir futuros escenarios con gran precisión. Esto es especialmente útil en la gestión del agua, donde los patrones pueden ser sumamente complejos y cambiantes.
En el mundo actual, las decisiones relacionadas con el uso y la conservación del agua deben basarse en datos sólidos y en tiempo real
Gracias a este software en MonoM cubrimos el ciclo completo del agua, incluyendo la visibilidad operacional y el mantenimiento de los activos, y garantizamos la calidad de los datos que permiten no solo almacenarlos y procesarlos, sino también visualizarlos en mapas y gráficos comprensibles, proporcionando herramientas para la planificación y simulación de eventos críticos. Con estos programas, las instituciones y gobiernos pueden simular escenarios de sequía o inundación, asegurar el abastecimiento estacional, detectar roturas y fugas en la red, evaluar la calidad del agua y tomar decisiones basadas en datos reales en lugar de conjeturas.
Caso de uso: Predicción y planificación frente desastres climáticos
Un ejemplo de aplicación práctica de estos sistemas es la predicción de inundaciones en regiones vulnerables. A través de modelos de IA, los algoritmos pueden analizar datos históricos sobre precipitaciones, humedad y temperaturas, y combinarlos con proyecciones climáticas a largo plazo. Al identificar patrones de inundaciones, los gobiernos pueden preparar planes de respuesta temprana, regular el uso de agua en sectores específicos y aplicar políticas de conservación antes de que el recurso se agote.
Comenta Jaime Solsona, jefe de producto de MonoM, por ejemplo, algunos aspectos que monitorizamos en las redes de saneamiento son el I&I (Inflow & Inflitration) y el SSO (Sanitary Sewer Overlow): «Denominamos ‘Inflow’ al agua que entra al sistema a través de conexiones de usuario, mientras que ‘Infiltration’ sería el agua que lo hace a través de defectos o roturas en las tuberías. Estos casos pueden derivar en problemas tales como mal funcionamiento de las plantas de tratamiento, incremento de costes, deterioro de infraestructuras, contaminación ambiental y, obviamente, desbordamientos.
Para el caso del SSO (siglas en inglés de ‘Desbordamiento del Alcantarillado Sanitario’), se refieren a la prevención y gestión de los vertidos de aguas residuales no tratadas al medio ambiente. Estos vertidos pueden ocurrir cuando el sistema de alcantarillado se ve desbordado por el caudal y la infiltración de agua, y puede ser causado por averías, bloqueos o lluvias intensas. Este tipo de desbordamientos pueden provocar graves consecuencias para la salud pública, la calidad del agua, la biodiversidad, el turismo, etc.
En ambos casos, y habiendo sensorizado los elementos de la red de manera adecuada, la plataforma MonoM es capaz de monitorizar todos estos aspectos en tiempo real, e incluso alertar al personal responsable en caso de detectar niveles de flujo anormalmente altos, para que actúen en consecuencia en el menor tiempo posible».
Herramientas de big data y su integración en la gestión hídrica
Vemos que la gestión de los recursos hídricos a través de big data requiere no solo del almacenamiento y análisis de datos, sino también de su integración en un ecosistema de gestión de datos. Para ello, estos softwares de gestión del agua funcionan como plataformas que centralizan y organizan datos de diversas fuentes, facilitando el acceso y análisis en tiempo real:
- Recopilación de datos mediante sensores y redes IoT: Los sensores conectados al Internet de las Cosas (IoT) se han convertido en una fuente clave de datos para la gestión del agua. Estos dispositivos, instalados en embalses, ríos, plantas de tratamiento, sistemas de bombeo, tuberías y hasta contadores de agua, permiten recopilar datos constantemente sobre el caudal, la calidad del agua, la presión y otros indicadores. Esta información se envía a sistemas de big data, donde es procesada y almacenada para análisis posterior.
MonoM by Grupo Álava ofrece una plataforma de Datos e IA industrial que permite unificar fuentes de datos y ejecutar analítica e IA aplicada al ciclo integral del agua
- Visualización y reportes en tiempo real: Estos softwares son esenciales para la visualización y generación de informes en tiempo real, ya que permiten procesar y analizar enormes volúmenes de datos provenientes de múltiples fuentes geolocalizadas de forma rápida y eficiente. Estas herramientas son capaces de convertir datos complejos en gráficos, paneles de control y reportes visuales que facilitan la toma de decisiones estratégicas. Sin una herramienta adecuada de big data, el análisis de grandes cantidades de información sería lento e ineficaz.
- Análisis y simulación mediante IA: Los softwares de IA que procesan big data son capaces de detectar anomalías de manera automática para identificar posibles fugas en la red o averías en los equipos (sistemas de bombeo, plantas de tratamiento, desaladoras, etc.), además de simular escenarios futuros. Por ejemplo, pueden proyectar cómo afectaría el cambio climático a los caudales de los ríos o cómo se comportaría un embalse en caso de una sequía prolongada. Las simulaciones permiten que los gestores del agua tomen decisiones fundamentadas en posibles escenarios, anticipándose a eventos adversos.
Desafíos
Si bien el uso de big data y la inteligencia artificial en la gestión del agua ha demostrado ser eficaz, también enfrenta desafíos. Uno de los principales retos es la necesidad de infraestructura de alta tecnología y personal capacitado.
Futuro
Para el futuro, el uso de big data e IA en la gestión del agua parece prometedor. La colaboración entre instituciones científicas, gobiernos y empresas tecnológicas será crucial para mejorar estos sistemas y hacerlos accesibles a países y comunidades con menores recursos. La integración de modelos climáticos avanzados y simulaciones en tiempo real permitirá enfrentar los desafíos del cambio climático de manera más efectiva, protegiendo y gestionando el agua para las generaciones futuras.
El big data y la inteligencia artificial han llegado para revolucionar la gestión del agua, aportando herramientas avanzadas que permiten tomar decisiones informadas en un contexto de cambio climático. A través de software de análisis y simulación como el que ofrece MonoM, los datos pueden convertirse en la base de una gestión hídrica sostenible, permitiendo que los gobiernos, Comunidades o compañías se enfrenten con éxito los desafíos climáticos. En un mundo donde el agua es cada vez más escasa y valiosa, estos avances tecnológicos representan una esperanza para la conservación y uso eficiente de este recurso.
Desde MonoM afirman que «en un contexto de desastres hídricos generados por el cambio climático, nuestra solución no solo mejora la eficiencia operativa y reduce los costos, sino que también contribuye a un uso responsable y sostenible de los recursos hídricos. En MonoM, creemos que la tecnología es clave para enfrentar los retos hídricos del futuro y estamos orgullosos de ser parte de esta transformación hacia un mundo más sostenible».
