La gestión del agua como recurso limitado, es una actitud reciente del ser humano, adoptada debido al constante avance del calentamiento global y lo rápido que se han visto sus efectos en el planeta. El hombre sólo desde el siglo pasado aparentemente empezó a cuestionarse sobre la disponibilidad del agua para las futuras generaciones.
La preocupación sobre la preservación del agua ha sido una de las problemáticas mundiales tratadas por la ONU a lo largo de los últimos años. De este modo, para el año 2030 se pretende alcanzar objetivos encaminados a hacer posible un acceso universal al agua, garantizando la disponibilidad de este recurso, su gestión y saneamiento.
Teniendo en cuenta que existe una problemática mundial con posibles repercusiones futuras, como la disponibilidad del agua, la solución ha de ser eficaz y con pronta respuesta. Debido a esto, a partir del uso de las tecnologías en la llamada “Cuarta Revolución Industrial”, se pretende hacer frente a los problemas de saneamiento, potabilización y gestión del agua con la Inteligencia Artificial (IA); para lograrlo se emplean sistemas mediante los cuales se puede medir, censar, analizar y responder a las necesidades de los diferentes tipos de cuerpos de agua.
En este artículo se explica el funcionamiento y la forma en que se emplean los sistemas de gestión y monitoreo del agua a través de la inteligencia artificial, mostrando los avances de hoy día, respecto al objetivo número 6 de Desarrollo Sostenible (ODS) planteado por la ONU para el año 2030, esto es: “Garantizar la disponibilidad de agua, su gestión sostenible y el saneamiento para todos”.
¿A qué se le llama Inteligencia Artificial?
La inteligencia artificial (IA) está cada vez más presente en el mundo gracias a los avances tecnológicos y, a partir de ella, se realizan de mejor manera las tareas humanas. De este modo, se define la IA como la habilidad o capacidad que poseen las máquinas para realizar tareas humanas. La IA funciona mediante algoritmos o conjuntos de instrucciones definidas y ordenadas para realizar una tarea. Al ejecutar una tarea, la IA recibe retroalimentación de los resultados obtenidos mediante los procesos que esta misma implementa para cumplir con sus tareas. Por otro lado, la IA tiene un plus respecto a la actividad humana, debido a que su uso no genera desgaste físico y puede desempeñar su función por más tiempo sin disminuir su eficiencia, requiriendo sólo del mantenimiento de los equipos cuando sea necesario para garantizar su eficaz funcionamiento.
IA en el monitoreo de la calidad del agua
En casi todos los campos interdisciplinarios la IA dispone de sistemas que pueden ser aplicados de manera significativa en varios procesos de optimización, clasificación, regresión o relación entre variables para identificar cuáles son las que tienen mayor impacto y pronóstico.
En el monitoreo de la calidad del agua se pueden resaltar dos aplicaciones que permiten evidenciar la versatilidad de este recurso tecnológico. En primer lugar, una solución de IA que utiliza cámaras convencionales en un punto de control de una planta minera, posibilita la automatización de un proceso, que antes se realizaba en forma manual. De este modo, la IA lo lleva a cabo con una mínima o nula intervención del ser humano, por ejemplo: al identificar la presencia de espuma blanca como resultado directo de los químicos utilizados para retirar impurezas, al hacer mediciones y controlar el pH en el agua, al dosificar los tratamientos según corresponda y al hacer la etapa de control visual más segura y eficiente.
En segundo lugar, a partir de datos históricos de monitoreo, los sistemas de IA permiten la identificación de los tipos y distribuciones de contaminantes de la calidad del agua y de las fuentes puntuales de contaminantes en los ríos. En pocas palabras, la IA facilita la identificación de rutas mediante las cuales ingresan los contaminantes al agua, las características de dichos contaminantes, así como las variaciones regulares y anormales en las emisiones de estos por fuentes industriales puntuales.
IA en el tratamiento de la calidad del agua
Los sistemas de IA permiten agilizar el proceso de tratamiento del agua, es decir, gestionan el tipo de tratamiento más efectivo, reducen el tiempo y mejoran la calidad del agua. Una muestra de ello es el proyecto llamado DrinkIA que desarrolló un sistema SAD (Sistema de Ayuda a la Decisión), el cual proporciona agua potable a la ciudad de Barcelona y varios municipios a su alrededor.
Este sistema integra técnicas estadísticas de IA y diversas herramientas para el procesamiento de datos. Por sí mismo este sistema es capaz de razonar y/o argumentar sus decisiones, abriendo un puente con el usuario.
Figura 1. Esquema de la estructura jerarquía del SAD, DrinkIA.
Para optimizar el desarrollo del SAD, los programadores generaron una estructura jerárquica, a manera de pirámide, que se puede apreciar en la figura 1. En la base de la pirámide se genera la toma y el procesamiento de los datos, en el siguiente nivel se realiza el diagnóstico y se toma la decisión acerca de qué proceso se utilizará para la potabilización del agua. En la cima de la pirámide, está la supervisión de todos los procesos anteriores.
IA en la predicción de la calidad del agua
La estimación de la calidad del agua mediante IA ayuda a conocer que cuerpos de agua servirán para el consumo, a identificar los intervalos de tiempo en que el agua se encuentra con mejor calidad y brinda la oportunidad de anticiparse a los posibles riesgos con suficiente tiempo para lograr prevenir efectos negativos que amenazan la calidad del agua.
Las predicciones acerca de la calidad se dan a partir de la base de datos que arrojan estimaciones para diversas variables fisicoquímicas y biológicas. Así mismo, los sistemas son capaces de escoger las relaciones entre los parámetros (elementos o datos) que arrojen la mejor combinación para mostrar los resultados, teniendo en cuenta además el tipo de cuerpo de agua.
El tener al tiempo muchos parámetros gracias a los programas de estimación, favorece su uso para obtener predicciones de otros parámetros; por ejemplo, a partir del pH se pueden obtener valores de alcalinidad o medidas de la capacidad del agua para neutralizar los ácidos, los niveles de oxígeno disuelto en el agua y la medida de su capacidad para conducir electricidad (conductividad) permiten estimar las altas o bajas temperaturas. De este modo, el uso de las IA permite predecir con mayor detalle el comportamiento futuro del agua.
En general, uno de los recursos de mayor importancia para el ser humano son las fuentes hídricas ya que ofrecen gran cantidad de beneficios que promueven su conservación y supervivencia. No obstante, el calentamiento global afecta negativamente estos recursos y, por ende, también afecta sus ciclos naturales. Por tal motivo, el ser humano ha empezado a cuestionarse sobre el ideal ilimitado del agua y a preocuparse cada vez más por su preservación, considerando su escasez como una problemática mundial trascendental. Para afrontar esta problemática, se busca implementar la inteligencia artificial como metodología para medir, censar y analizar las fuentes hídricas, ya que responden a cada una de las necesidades y tratamientos que son requeridos según los diferentes tipos de cuerpos de agua.
Por lo tanto, la IA puede contribuir al mejoramiento del monitoreo y control del pH en el agua, a la identificación de los tipos y distribución de contaminantes, al tratamiento y a la predicción de posibles efectos adversos, de modo tal que permite y facilita el conocimiento profundo de la salubridad y la calidad de los diversos cuerpos de agua.
Autores : Yeraldine Rolong, Cristian Morales, Daniel Mercado, Angello Fontalvo y María F. Cruz.
Profesor Asesor : Oscar E. Hernández B.
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