La IA y las empresas de servicio de agua

 

Usos más relevantes 

La inteligencia artificial (IA) está transformando significativamente el sector de las water utilities (empresas de servicios de agua) en diversas áreas. Aquí se presentan algunos de los usos más relevantes:

1. Monitoreo y mejora de la calidad del agua:

• Detección temprana de contaminantes: La IA analiza datos de sensores en tiempo real para identificar cambios en la calidad del agua y detectar contaminantes como productos químicos peligrosos, floraciones de algas nocivas o la presencia de patógenos. Esto permite una respuesta rápida ante posibles riesgos para la salud pública.
• Predicción de la calidad del agua: Mediante el análisis de datos históricos y en tiempo real, la IA puede predecir la calidad del agua en el futuro, permitiendo a las empresas tomar medidas preventivas.
• Optimización de los procesos de tratamiento: La IA puede analizar grandes cantidades de datos operativos para optimizar el uso de productos químicos, reducir el consumo de energía y mejorar la eficiencia general de las plantas de tratamiento de agua potable y aguas residuales.

2. Gestión y optimización de la distribución del agua:

• Detección y prevención de fugas: La IA analiza datos de sensores de flujo y presión para identificar anomalías que puedan indicar fugas en la red de distribución. Esto permite reparaciones proactivas, ahorrando grandes cantidades de agua y reduciendo costos.
• Optimización de la presión y el flujo: Al analizar patrones de demanda y datos de la red, la IA puede ajustar dinámicamente la presión y el flujo del agua para satisfacer la demanda de manera eficiente, reduciendo el consumo de energía y minimizando las pérdidas.
• Mantenimiento predictivo de la infraestructura: La IA analiza datos de sensores y registros de mantenimiento para predecir posibles fallas en tuberías, bombas y otras infraestructuras críticas. Esto permite programar el mantenimiento de manera oportuna, evitando costosas averías y prolongando la vida útil de los activos.

3. Gestión de aguas residuales:

• Prevención de desbordamientos: La IA puede analizar datos meteorológicos y de los sistemas de alcantarillado para predecir y prevenir desbordamientos durante eventos climáticos severos, ajustando el almacenamiento en estaciones de bombeo y tuberías.
•  Detección de obstrucciones: Mediante el análisis de datos de la red de alcantarillado, la IA puede identificar anomalías que indiquen posibles obstrucciones, permitiendo una intervención temprana.

4. Predicción y gestión de inundaciones:

• Alertas tempranas: La IA analiza datos meteorológicos, niveles de ríos y patrones históricos de inundaciones para generar alertas tempranas más precisas, permitiendo a las autoridades tomar medidas preventivas y proteger a las comunidades.

Beneficios generales de la IA en water utilities:

• Ahorro de costos operativos (OPEX): Optimización del uso de energía y productos químicos, reducción de pérdidas de agua y mantenimiento más eficiente.
• Mejora de la eficiencia: Optimización de procesos, reducción de tiempos de inactividad y mejor gestión de recursos.
• Mayor confiabilidad del servicio: Detección temprana de problemas, prevención de fallas y suministro de agua más consistente.
• Sostenibilidad: Reducción del desperdicio de agua, optimización del consumo energético y protección del medio ambiente.
• Toma de decisiones más informada: Análisis de grandes volúmenes de datos para obtener información valiosa y mejorar la planificación estratégica.

Esto quiere decir que la IA ofrece un enorme potencial para que las water utilities mejoren su eficiencia, sostenibilidad y la calidad de los servicios que prestan a la comunidad. Su capacidad para analizar grandes cantidades de datos y predecir eventos futuros está revolucionando la forma en que se gestiona el ciclo o integral del agua.

Una IA para las water utilities se comienza desde cero?

Una IA no necesariamente se crea una desde cero para cada uso específico en water utilities. Más bien, lo que suele ocurrir es la adaptación y el entrenamiento de modelos de IA existentes para las necesidades particulares del sector y de cada empresa de servicios de agua.

Aquí te explican por qué:

• Modelos Fundacionales: Existen modelos de IA generales, como redes neuronales recurrentes (RNNs), redes neuronales convolucionales (CNNs) y modelos de aprendizaje automático (Machine Learning) como regresión, clasificación y clustering, que proporcionan la arquitectura base para el análisis de datos secuenciales (series de tiempo de calidad del agua o flujo), espaciales (imágenes satelitales para detección de algas) o tabulares (datos operativos de plantas de tratamiento).
• Transferencia de Aprendizaje (Transfer Learning): En muchos casos, se aprovechan modelos pre-entrenados en grandes conjuntos de datos (que no necesariamente son específicos del agua) y se les aplica una capa de entrenamiento adicional con datos propios de la water utility. Esto permite que la IA aprenda más rápido y con menos datos específicos, ya que ya ha adquirido conocimientos generales sobre patrones y relaciones en los datos.
• Desarrollo de Capas Específicas: Sobre la base de modelos existentes o arquitecturas genéricas, los científicos de datos e ingenieros desarrollan capas o módulos específicos para abordar los problemas particulares de las water utilities. Por ejemplo, se pueden crear modelos específicos para predecir la demanda de agua en una región particular basándose en datos históricos de consumo, variables climáticas y eventos locales.
• Plataformas y Herramientas de IA: Existen plataformas y herramientas de IA que facilitan la construcción, el entrenamiento y la implementación de modelos para diversas aplicaciones, incluyendo las del sector del agua. Estas herramientas a menudo ofrecen componentes pre-construidos que se pueden adaptar y personalizar.

En resumen, el proceso típico implica:

• Identificación del problema específico: Por ejemplo, predecir fugas en una red de distribución.
• Recopilación y preparación de datos relevantes: Datos de sensores de presión, flujo, ubicación de tuberías, historial de mantenimiento, etc.
• Selección de una arquitectura de modelo de IA adecuada: Una red neuronal recurrente podría ser apropiada para analizar series de tiempo de presión.
• Adaptación o entrenamiento de un modelo existente (si es posible) o construcción de un modelo desde una arquitectura base.
• Entrenamiento del modelo con los datos específicos de la water utility.
• Evaluación y ajuste del modelo.
• Implementación e integración con los sistemas existentes de la empresa.

Aunque en algunos casos muy particulares y complejos podría requerirse la creación de una arquitectura de IA completamente nueva, lo más común y eficiente es aprovechar los avances en el campo de la IA y adaptarlos a las necesidades únicas del sector de las water utilities. Esto permite un desarrollo más rápido, económico y con mejores resultados al beneficiarse del conocimiento ya adquirido por modelos pre-existentes.

En la siguiente figura se presentan algunas  plataformas utilizadas en las water utilities:

Fuentes:

"Reducción del Agua No Contabilizada (ANC) en LATAM: Análisis de Datos, Inteligencia Artificial y decisiones informadas" con Xylem Vue. AGUASRESIDUALES.INFO, Webinar Técnica, 13/05/2025.

https://www.nacwa.org/news-publications/news-detail/2023/11/16/the-rise-of-ai-in-water-and-wastewater-management-ensuring-a-sustainable-future? 13/05/2025.

https://www.dlt.com/blog/2025/01/06/ai-water-10-ways-ai-changing-water-industry. 13/05/2025.