A nivel mundial, una persona de cada tres no tiene acceso a agua potable
Los sistemas de IA pueden estimar la composición de los contaminantes en el agua y aumentar la eficiencia de la planta de tratamiento de agua.
La investigación ha demostrado que el uso de redes neuronales para optimizar los controladores tradicionales puede reducir el costo de energía hasta en un 40%.
Los asentamientos humanos siempre han dependido de un suministro estable de agua potable cercana. Con el aumento de la población mundial y la disminución de la calidad de nuestros recursos de agua dulce, buscamos constantemente tecnologías que garanticen un suministro confiable de agua limpia.
El Presupuesto de la Unión 2021-22 anunció la Misión Jal Jeevan (Urban) para llevar agua potable a los hogares de 2.86 Cr a través de la conexión del grifo. Esto en línea con el proyecto de suministro de agua rural del Centro lanzado en 2019. La ministra de Finanzas, Nirmala Sitharaman, anunció un desembolso de INR 50,011 Cr para este esquema.
La inteligencia artificial (IA) en las tecnologías limpias ofrece exactamente esta promesa. Un informe de PwC de 2019 titulado «La inteligencia artificial y el destino del planeta Tierra» identifica al agua como una de las cuatro industrias clave en las que la IA puede generar $ 5,2 Tn.
AI en tratamiento de agua
A nivel mundial, una de cada tres personas no tiene acceso a agua potable. En muchas áreas, el agua está contaminada con aguas residuales y otros efluentes tóxicos, lo que hace que el tratamiento de aguas residuales sea un pilar clave para un futuro mejor.
Todas las sustancias dispersas en las aguas residuales pueden tener distintos niveles de toxicidad y requerirán el tratamiento adecuado para minimizar su impacto en el medio ambiente. Las instalaciones de aguas residuales deben aprovechar las tecnologías que ofrecen visibilidad en tiempo real de los niveles de efluentes en los sitios de aguas residuales remotas y gestionarlos de manera eficaz.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se pueden utilizar para procesos de tratamiento de agua más efectivos, así como para detectar problemas y asegurar una asignación temprana de esfuerzos.
Los sistemas de IA pueden ayudar de múltiples formas:
Mayor eficiencia de los sistemas de gestión de residuos
Los sistemas de IA pueden estimar la composición de los contaminantes en el agua y aumentar la eficiencia de la planta de tratamiento de agua optimizando los productos químicos utilizados y reduciendo los costos de energía.
Protección contra contaminantes desconocidos
La IA puede mejorar aún más los sistemas actuales mediante la identificación de bacterias. Este método es muy superior al método actual de usar tiras químicas para identificar microorganismos potencialmente dañinos.
El sistema de inteligencia artificial se basa en la óptica y, por lo tanto, identifica contaminantes nuevos o desconocidos en el agua, algo que llevaría al método antiguo una gran cantidad de tiempo y costo para lograrlo.
Reducir los costos operativos
La investigación ha demostrado que el uso de redes neuronales para optimizar los controladores tradicionales puede reducir el costo de energía hasta en un 40%. El software de monitoreo continuo y detección de fallas aumenta la eficiencia hasta en un 20%, al tiempo que optimiza el uso de sus equipos y evita que ocurran nuevos problemas potenciales.
Los sistemas Human-in-the-loop también permiten que la IA haga el trabajo duro de la recopilación y el análisis de datos, lo que permite a los humanos validar los datos y tomar decisiones discrecionales basadas en la información.
AI en riego
El 70% del uso de agua dulce en la actualidad se encuentra en la agricultura y la eficiencia de uso es inferior al 50%. La IA puede agilizar el uso del agua en la agricultura al reducir el agua utilizada en el riego.
En un nivel básico, los sistemas de IA pueden comprender el agua presente en el suelo y estimar la demanda de agua al factorizar la etapa de crecimiento de los cultivos y administrar los aspersores y goteos. Los sistemas avanzados podrán predecir las condiciones climáticas, la lluvia, la humedad en la atmósfera, etc. y guiar los sistemas de rociadores en consecuencia.
Se está combinando una gama cada vez más amplia de sistemas y soluciones para crear la granja del futuro habilitada digitalmente, que utiliza la mínima cantidad de agua. Las soluciones típicas emergentes basadas en IA incluyen:
- Sistemas de IA «basados en la precisión» que utilizan un conjunto diverso de datos que incluyen imágenes de satélite, clima, temperatura, humedad y predicciones meteorológicas para recomendar las mejores decisiones de gestión de cultivos.
- Sensores de suelo y luz que comparten datos con una solución de inteligencia artificial que determina el mejor momento para regar los cultivos, usar fertilizantes, entre otros.
AI en la conservación del agua
Más cerca de casa, los medidores inteligentes pueden identificar fugas y roturas de tuberías en apartamentos residenciales, lo que conduce a sistemas más eficientes. Los medidores inteligentes implementados en Corea del Sur han reducido las fugas y los costos en un 20%.
South East Water, una corporación de agua propiedad del gobierno en Australia, está implementando análisis de software para administrar y analizar los datos de los sensores instalados en los sistemas de agua, como el caudal, el nivel, el totalizador de volumen, la presión y la calidad del agua.
Para abordar la creciente demanda de soluciones de IoT de las empresas de servicios de agua, las empresas de telecomunicaciones están desarrollando sus capacidades asociándose con proveedores de plataformas de IoT con experiencia en el sector del agua.
A nivel de ciudad, estos sistemas reducirán el hurto y el despilfarro y traerán una reducción en el agua no contabilizada. Los sistemas de inteligencia artificial así equipados podrán predecir la demanda de agua y gestionar la distribución del agua de manera más eficiente. La investigación estima que las instalaciones de medidores inteligentes de las empresas de servicios de agua en todo el mundo experimentarán una tasa de crecimiento del 28% para llegar a casi 400 millones de unidades en 2026.
Mientras reflexiono sobre cómo la IA afectará a WaterScience, estoy entusiasmado con las posibilidades. Cuando podamos recopilar datos con precisión sobre el agua que fluye en nuestros hogares, podremos seleccionar nuestras soluciones de filtrado que se adapten perfectamente a nuestras necesidades. Cada solución que ofrecemos será personalizada, dependiendo de la dureza, cloro u otros contaminantes presentes en el agua.
Estos son solo algunos destellos de las inmensas posibilidades que ofrece la IA para las tecnologías limpias. A medida que aumenta la adopción, los costos bajarán. A medida que disminuya el costo, los sistemas se volverán más eficientes. Este círculo virtuoso, cuando se aprovecha, nos ayudará a preservar el recurso más preciado del planeta: el agua. Todo lo que tenemos que hacer hoy es empezar.
