2 herramientas clave en la gestión del futuro del agua: Inteligencia artificial y big data


Hace unas décadas, la ingeniería civil, como casi todas las demás ramas del saber y del obrar dependían de la  intligencia.  Pero como solo había una, no se le llamaba todavía  «natural» . Sin embargo, ahora, con el auge imparable de las otras dos inteligencias del siglo XXI, la artificial, y la emocional, ya estamos acostumbrados a llamarla así. Inteligencia natural.

Ante todo, la inteligencia es una capacidad humana. De entender, de comprender, de conocer y de resolver problemas. Cuenta en ella la habilidad, la destreza y la experiencia. Razón para que sea bienvenida siempre a  la gestión del agua.

Por su parte, la artificial crea programas informáticos que ejecutan operaciones. Y son comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico. Y la emocional focaliza sus capacidades en percibir y controlar nuestros sentimientos.También en saber interpretar los de los demás.

Pero para gestionar bien el agua, es menester hacer uso de las tres inteligencias. De la primera y tercera, mucho hemos escrito. Hoy vamos a hacerlo de la artificial aplicada a la gestión del agua. Porque para desarrollar sus capacidades son necesarias ingentes cantidades de datos. Por eso ccomplementaremos lo escrito con un vistazo a ese análisis masivo de datos conocido por “big data”. Fundamentales para que las nuevas tecnologías los almacenen y procesen bien. Además de conseguir que el uso de la nformación obtenida gracias a ellos sea el adecuado

No es joven nuestra IA, ya que 66 años tiene yaen sus carnes. Nació, cómo no en EEUU. Allí, en el en Dartmouth College de Hanover, New Hampshire se articuló una eficaz colaboración de la cibernética, la informática, la teoría de la información, la psicología, la neurofisiología y la lingüística. El resultado nuestra IA, se convirtió en una parte de la informática. Y en ella se combinan la investigación, el diseño y la utilización  de ordenadores inteligentes.

Aplicando inteligencia artificial, podremos entonces aprender y ser más eficac es.Para copiar y realizar algunas de las funciones inteligentes del cerebro humano. Y así mejorar la producción tecnológica de insumos para a desarrollar productos tecnológicos, generando nuevas teorías. Aplicaremos corrientes científicas comol simbolismo, conductismo y conexionismo. Para generar también esperanza y hacer que se cumplan muchos sueños.

En el campo de la ingeniería civil aplicada al agua, que es casi toda esta ingeniería, la inteligencia artificial es muy importante. A su ya provecta edad, la aplicación de la ley de las actividades de la inteligencia humana ya ha alcanzado a tres generaciones. Y además ha traspasado las fronteras de las diversísimas áreas del conocimiento existentes.

Sabemos que la ingeniería civil se basa en la redacción de proyectos (diseño), en la gestión de las obras y en la toma de decisiones. Los tres aspectos, que son indisolubles unos de otros, han estado hasta ahora lastrados por un elevado número de incertidumbres.para resolver las dudas planteadas. Y es que había que combinar los cálculos matemáticos y mecánicos con la experiencia profesional. La inteligencia natural reinaba y su importancia se resumía en una famosa frase. “La experiencia es la madre de la ciencia”

Pero en nuestros días, la gran cantidad de datos que es posible recopilar hace difícil su procesamiento. Y aquí, las aplicaciones de inteligencia ganan la partida a lo métodos tradicionales. Porque se atreven a resolver problemas muy compejos simplemente consiguiendo emular a los expertos mediante la imitación de sus experiencias y su extrapolación. Expertos imitando a expertos. La ingeniería civil gana en digitalización e inteligencia. Y ello la permite crecer, en automatización, rendimiento y confiabilidad en cuanto a las soluciones planteadas.

La consecuencia es que las administraciones del agua y los gestores privados se han lanzado a invertir es este campo de la tecnología. pretenden con ello conseguir que la inteligencia artificial sea lo más competitiva posible. De ahí que el Reino Unido, en un proyecto impulsado por el ya primer ministro saliente Boris Johnson haya decidido hace solo cinco meseshacer lgo importante. Inaugurar su Centro de Normas de Inteligencia Artificial como parte de su Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. Y tendrá como objetivo avanzar en el desarrollo de sus normas técnicas.

Tmabién creará herramientas prácticas para que las empresas desarrollen sistemas de IA. Además, reunirá a esta  comunidad  a través de una nueva plataforma en línea. Y generará materiales educativos para ayudar a las organizaciones a desarrollar y beneficiarse de las normas mundiales. Así podrán situarse junto a EEUU y China a la vanguardia de la industria de la IA.destinando a ello una inversión concreta de 1800 millones de euros.

La primera consecuencia fue que Google, Mastercard, Microsoft y casi dos docenas de empresas más pusieron en marcha el Consejo Internacional de Expertos en Transferencia de Datos.desde ahí quieren aprovechar los beneficios de compartir datos de forma libre y segura.

Este es solo un ejemplo de como las aplicaciones de IA se usarán con profusión tambien en la ingeniería civil. Y los sectores más importantes beneficiados serán muchos. La ingeniería estructural, la gestión de la construcción, la hidrología, la ingeniería hidráulica, la ingeniería geotécnica, la ingeniería ambiental, la ingeniería del transporte y la ingeniería costera y oceánica.

En nuestros días, los gestores del agua se encuentran ahora con un recurso cuya contaminación está cada vez más regulada en más países. La toma de datos se convierte en una necesidad y en un proceso cada vez más complicado y farragoso de interpretar. Por otro lado, la población mundial ocupa territorio y demanda agua sin parara, Sequías e inundaciones son también cada vez más nocivas. Esta situación se reduce ahora a la manida responsabilidad del “cambio climático”. Al menos así casi todo el mundo sabe de lo que se habla.

La realidad demuestra que el estrés hídrico avanza, amenaza y preocupa por doquier. Y todo esto, hay que gestionarlo con herramientas que ya no pueden ser las del pasado. Gestionar el agua con la ayuda de la inteligencia artificial. Para ello, el ingeniero responsable necesita contar con expertos de cada uno de los sectores que abarca su trabajo. La parte menos buena de tan loable actitud de grabajo es que acaba perdiendo el control sobre bastantes decisiones a adoptar.

Además, gracias a los avances en diseño asistido por ordenador (CAD), el ingeniero ahora tiene acceso a un número cada vez mayor de modelos matemáticos especializados,cada vez más sencillos de utilizar. Y es aquí donde la IA interviene para facilitar el proceso de los sistemas de gestión del agua. Mediante el análisis de datos, los modelos de regresión y los algoritmos.

Son nuevas tecnologías con las que los administradores de agua y las agencias gubernamentales pueden utilizar IA para crear un sistema inteligente que pueda planificar y garantizar unas redes de agua eficientes. Adaptadas a las condiciones cambiantes del mundo en el que vivimos. Estas tecnologías serán rentables y duraderas. Y ello permitirá optimizar todas las soluciones de gestión, así como la predicción de posibles daños.

Así pues, la IA se combina con el control humano tradicional. Su objetivo, desarrollar productos avanzados que se puedan aplicar en el diseño hidráulico. Automatizando el proceso de diseño o dando más precisión a los cálculos. Y reduciendo costes al optimizar el diseño y la construcción de las estructuras. Generando, en suma, una plataforma integrada. Con la intención de que, desde ella, se pueda diseñar, revisar, aprobar y operar de manera más precisa y productiva.

Por eso, en la ingeniería civil, la incorporación de la inteligencia artificial puede ayudar a resolver numerosos problemas en la optimización del diseño. pero también en la estimación de parámetros, la identificación y la detección de daños en un sector aún muy poco digitalizado. Para transformar a mejor la industria.

Para finalizar, echaremos un vistazo al Big Data. Ante todo, indicar que no es solo cantidad de información generada. Porque  no está destinado solo a aplicarse a grandes cantidades de datos de generación continua obtenidos en varios formatos. Es también una amplia gama de herramientas estadísticas en investigación, procesos e interpretaciones que se emplean para obtener información de esos datos. Aunque su contribución más importante es que puede ayudar a las empresas a resolver problemas complejos. Esos que que no se pueden solucionar aplicando métodos tradicionales

.Pongamos un ejemplo reciente. India y Bangladesh viven en un constante estrés hídrico. Inundaciones y sequías se suceden. La enorme población que habita en ambos países exige cada vez mayor garantía cualitativa y cuantitativa de agua. Solo faltaba la pandemia para que con los cofinamientos, el consumo de agua se haya disparado. Por otra parte, casi nadie tiene acceso a agua de calidad en su hogar. Y solo hay suministro algunas horas al día. Por supuesto tampoco hay acceso generalizado a redes de saneamiento.

En este sentido, nuestros lectores recordarán que hemos descrito en estas páginas que en India, más de la mitad del suministro total de agua procede de los acuíferos. Y que éstos se van agotando poco a poco por sobreeexplotación. La consecuencia de todo este terrible problema para los gestores del agua es que las pérdidas económicas,  son y serán enormes. Sobre todo de las empresas más pequeñas que operan el suministro

Y la única solución es la de actuar para conseguir tener un conocimiento preciso y en tiempo real de la demanda y el consumo de agua. Tal conocimiento solo puede derivarse del uso de herramientas como las de la Data Science. La ciencia de datos que analiza grandes fuentes de datos para extraer información. Y  comprender la realidad y descubrir patrones con los que tomar decisiones. De la mano de las matemáticas, la estadística y/o la informática.Buscando siempre optimizar la toma de decisiones.

Es obvio que esas empresas deberían invertir más en herramientas y soluciones de análisis de datos cuya base fundamental es Big Data. Los países que ya lo hacen, están aplicando sensores y sistemas de monitoreo. Consiguen así generar una gran cantidad de datos en tiempo real. Por todo lo expuesto, la Data Science y el Big Data Analytics son una gran ayuda. Porque con ellas se consigue disponer de un sistema de suministro, distribución y depuración del agua eficiente. Y sostenible para todos los usuarios.

La hsitoria nos demuestra que en el último siglo, la gestión del agua ha estado recopilando cada vez más datos. El problema es que han llegado a ser muchísimos. Tantos, que en muchas ocasiones no se ha sabido qué hacer con ellos. Ni cómo analizarlos y manejarlos. Por eso la ciencia de datos se hace imprescindible para saber con exactitud cuánta agua se está usando. También para reducir su uso, siguiendo la evolución del recurso en tiempo real.  E incluyendo, claro está, la calidad del agua captada y utilizada.

Así se minimizan esfuerzos, tiempo y recursos.Tanto en los gestores como en los operadores y comunidades de usuarios. Además es una herramienta fundamental para reducir las fugas en las redes. Esas tan difíciles de detectar y reparar hasta ahora. En lugar de reducir la presión de la red, que genera otros problemas no deseados, ahora se pueden además utilizar los datos de agua. Tan solo hay que recopilarlos del medidor en intervalos de tiempo. Así se evita el tener que buscar en todos los lugares para encontrar fugas, ya que uno puede usar los datos generados por estos sensores.

Por último, también es una herramienta fundamental para reducir ese 60 % de agua que se pierde en las redes de riego.Y en los cultivos que consumen demasiada agua para los recursos existente en unaa zona. Aunque los regantes ya recopilan datos sobre el uso del agua en sus campos, no están bien equipados para usarlos en la toma de decisiones informadas relacionadas con la gestión del agua. Con la ayuda de dispositivos inteligentes como sensores inteligentes, los agricultores ahora pueden hacerlo mucho mejor.Para eso están los dispositivos de detección química, biosensores, estaciones meteorológicas y muchos más. Además de los análisis de datos geoespaciales,

Demos la bienvenida a las nuevas herramientas que iluminan con la luz de la esperanza el camino del futuro del agua.

Lorenzo Correa

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