En este artículo se describen brevemente los principales resultados del curso “Inteligencia artificial y transformación para la seguridad hídrica”, organizado por el Programa Hidrológico Intergubernamental para América Latina y el Caribe, la Conferencia de Directores Iberoamericanos del Agua y el Centro Regional de Seguridad Hídrica bajo los auspicios de Unesco, con el objetivo de conocer las principales aplicaciones de las innovaciones digitales en el sector hídrico y analizar sus oportunidades y desafíos para garantizar la seguridad hídrica, considerando el contexto específico de América Latina y el Caribe.
Fernando J. González Villarreal Director del Centro Regional de Seguridad Hídrica.
Coautores: José Antonio Romero Gil y Jorge Alberto Arriaga Medina
La inteligencia artificial se incorpora cada vez más en nuestras vidas, pues ofrece soluciones para distintos sectores. Sus aplicaciones incluyen motores de búsqueda de información, modelos de análisis de datos y asistentes inteligentes, entre otras. En años recientes, esta y otras tecnologías se han incorporado al sector hídrico para dar solución a los principales retos de la seguridad hídrica.
La inteligencia artificial (IA) hace referencia al desarrollo de distintos sistemas computacionales capaces de desarrollar tareas para las cuales tradicionalmente se requiere razonamiento humano (IWA, 2020). Existen distintos enfoques (Domingos, 2015), pero el uso de algoritmos de machine learning o aprendizaje automatizado destaca por su relevancia actual. Estos algoritmos se caracterizan por no estar programados para realizar una tarea específica, sino para que, a partir de un conjunto de datos, encuentren la manera óptima de desarrollar dicha tarea. Esto los hace flexibles y adaptables ante entornos cambiantes, debido a que aprenden y mejoran su desempeño de manera continua a través de la experiencia.
Uno de los ejemplos más conocidos de esta técnica son las redes neuronales artificiales (RNA), las cuales emulan al cerebro humano y la manera en la cual aprende. De manera general, las redes funcionan a partir de un conjunto de datos que sirven como ejemplo de la tarea que se espera realicen; posteriormente, la RNA analiza la información mediante un proceso denominado “entrenamiento”, en el cual se capturan las relaciones subyacentes de los datos para generar el resultado esperado, incluso cuando se desconozcan las relaciones matemáticas que ligan la información. Esta característica permite que las RNA descubran patrones en los datos que a menudo son desconocidos, incluso para expertos en el campo, con la limitante de que el conocimiento generado por la red no tiene un significado físico exacto o es muy difícil de explicar (IWA, 2020).
Gracias a estas capacidades, la IA se ha integrado con otras tecnologías, tales como medición remota, internet de las cosas, big data y computación en la nube. Esta integración, en el sector agua permite generar soluciones para su gestión más eficiente y la de los activos de los organismos encargados de su administración.
Tres aplicaciones en el sector
Gemelos digitales para la gestión del agua urbana
Un gemelo digital es una copia virtual del sistema real que reproduce, en tiempo real, tanto sus elementos físicos como su comportamiento. En esta copia digital se puede ensayar cualquier innovación que se pretenda realizar en el sistema real, es decir, sirve de simulador de pruebas. Con ello, se minimizan diversos riesgos económicos, de infraestructura, tiempo o recursos humanos, por mencionar algunos de sus beneficios. De esta manera, los gemelos digitales de un sistema ayudan a optimizar y eficientar procesos en una organización (Saddik, 2018).
Un caso de éxito en la aplicación de esta herramienta se encuentra en el área metropolitana de Valencia, España, donde habitan 1.7 millones de personas (Conejos et al., 2019). La red de infraestructura de esta ciudad se abastece por los ríos Turia y Júcar, con dos plantas potabilizadoras que producen 6.4 m3/s de agua. La distribución de agua se realiza por medio de una red primaria y secundaria que tiene una extensión de 2,500 km, aproximadamente, con depósitos, estaciones de bombeo, válvulas eléctricas, medidores de presión y caudalímetros. Este sistema físico es operado las 24 horas desde una sala de control; sin embargo, a partir del 2007 se comenzó a actualizar el modelo de gestión del organismo operador en conjunto con la Universidad Politécnica de Valencia, de manera que en 2017 se logró la total digitalización del sistema con ayuda de la tecnología GoAigua y el modelo EPANET, que permitió la operación del gemelo virtual.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático en los servicios de agua y saneamiento
Uno de los principales retos para los sistemas operadores es el análisis e integración de datos para generar información estratégica que les permita incrementar su eficiencia. Para ello, Vieira et al. (2021) propusieron una interfaz integradora que permite administrar la información generada a través de modelos, ya sea numéricos, de IA u otros. Una de las características principales de esta plataforma es la capacidad de monitorear en tiempo real distintos datos, tales como ubicación y estado de la infraestructura, presión del agua en las tuberías, parámetros del tratamiento de las descargas residuales o la calidad del agua que llega a los hogares, ríos o playas de la ciudad.
Esta interfaz permite un monitoreo constante y abierto sobre el rendimiento de la empresa, así como un mejor control y uso del equipo disponible de la organización. Asimismo, tiene la capacidad de generar avisos directamente a los usuarios cuando va a detenerse el servicio por causas de mantenimiento o reparación de fugas, o alertas por posibles inundaciones, por mencionar algunas. También, esta herramienta digital facilita el desarrollo de informes de resultados para el público en general; por ejemplo, en materia de consumo domicilia por zonas, cuidando toda la información personal, lo que genera una mayor vinculación con los usuarios y concienciación. Esta interfaz ha sido implementada exitosamente en Portugal y ha permitido disminuir las interrupciones del suministro en un 22.9% y el número de fallas en la red de alcantarillado en un 54%.
Ciudad universitaria: ciudad hidrointeligente
Al campus central de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), conocida como Ciudad Universitaria, asisten diariamente más de 180 mil personas, que conviven en 730 hectáreas de superficie. Para dotar de servicios de agua potable y saneamiento a la comunidad universitaria, este espacio cuenta con tres pozos, tres tanques de regulación, 54 kilómetros de tuberías de agua potable, 48 kilómetros de redes de alcantarillado, 12 kilómetros para el reúso de agua, 16 pozos de absorción de aguas pluviales y dos plantas de tratamiento de aguas residuales. De las 200 áreas verdes con las que cuenta, 50 se riegan con agua tratada. También se tienen 26 jardines con vegetación nativa, que requieren nulas o muy bajas cantidades de agua para su riego (Pumagua, 2017).
En los últimos años, la labor de Pumagua se ha orientado a hacer de Ciudad Universitaria una ciudad hidrointeligente, en la que se combinen las soluciones basadas en la naturaleza y en el paisaje, los principios de economía circular, la convergencia tecnológica y la participación de la comunidad universitaria. Como se muestra en la figura 1, la transición hacia ciudades hidrointeligentes brinda múltiples beneficios a diferentes escalas. De acuerdo con la experiencia desarrollada en el campus, las ventajas más significativas han sido el uso eficiente de recursos, tanto materiales como económicos, la vinculación con la comunidad y el aumento en la transparencia y rendición de cuentas (IWRA, 2018). En esta última destaca la puesta en marcha del Observatorio del Agua, una plataforma virtual que muestra diversos parámetros analizados por el programa y que funciona como una herramienta que favorece la toma de decisiones, no solo de las autoridades encargadas de gestionar la infraestructura hidráulica, sino también de los distintos usuarios que, por ejemplo, pueden visualizar la calidad del agua que consumen en los bebederos.
La experiencia de Pumagua demuestra que las ciudades hidrointeligentes permiten prestar mejores servicios a la sociedad, reducir costos y preservar el ambiente y la infraestructura (González Villarreal et al., 2020). Para hacerlas realidad, es necesario contar con un grupo promotor de cambio que reconozca en la convergencia tecnológica un instrumento efectivo para gestionar de manera sostenible los recursos hídricos, pero que sea capaz de examinar sus limitaciones y combine su implementación con otras medidas igualmente esenciales, tales como las soluciones basadas en la naturaleza y en el paisaje o la participación social. Sin lugar a dudas, las universidades son agentes que promueven la innovación en el sector hídrico, por lo que deben generarse espacios más estrechos para su vinculación con el gobierno y la iniciativa privada.
Principales retos
La implementación de estas nuevas tecnologías, si bien ofrece diversos beneficios como los mencionados anteriormente, también trae consigo nuevos retos para el sector. Uno de los más relevantes es la ciberseguridad, ya que, con la integración tecnológica, elementos como bases de datos o algoritmos encargados de la administración de servicios o procesos operativos pueden adquirir una mayor vulnerabilidad ante un ataque cibernético. Entonces, es importante aumentar esfuerzos para alertar al sector hídrico sobre la importancia de incorporar ciberseguridad para protegerse de los diversos riesgos que se presentan (Donoso, 2022).
Otro de los principales retos para América Latina y el Caribe es la falta de financiamiento para invertir en tecnologías que, paradójicamente, les permitirían tener una mayor eficiencia de sus recursos humanos y materiales.
Conclusiones y recomendaciones
Sin lugar a dudas, la convergencia tecnológica es una herramienta indispensable para alcanzar la seguridad hídrica; sin embargo, se requiere dedicar tiempo y recursos a su entendimiento y adopción en todo el ciclo hidrológico. Tal como se ha planteado, estas herramientas permiten atender problemas reales del sector; mejoran no solo la eficiencia en el uso del agua, sino también en los recursos humanos y materiales de las organizaciones encargadas de su administración, y además permiten una mayor vinculación con los usuarios.
La incorporación de este tipo de soluciones resulta no solo deseable, sino necesaria para alcanzar las metas de sustentabilidad. Sin embargo, existen aún distintos retos para incorporarlas y adaptarlas a las condiciones específicas de la región. Es necesario incrementar la vinculación entre gobierno, academia, empresa y sociedad, de manera que la incorporación de estas tecnologías considere también los riesgos asociados y esté acompañada de estrategias para mitigarlos. Finalmente, es importante continuar apoyando la divulgación sobre los beneficios y oportunidades de las herramientas tecnológicas para favorecer la ciberseguridad del sector, así como seguir incentivando el debate sobre el tema
Referencias
Conejos, P., F. Martínez A., M. Hervás C y J. Alonso C. (2019). Development and use of a digital twin for the water supply and distribution network of Valencia (Spain).
Domingos, P. (2015) The master algorithm: How the quest for the ultimate learning machine will remake our world. Basic Books.
Donoso, M. (2022). La ciberseguridad en la gestión inteligente del agua. En. F González y J. A. Arriaga (Eds.). Inteligencia artificial y transformación digital para la seguridad hídrica. Recuperado de: www.cershi.org/images/nuestra-labor/publicaciones/PDF/2022/Inteligencia_artificial_SegHid.pdf
González, F., C. Lartigue, JJ. Hidalgo, B. Hernández y S. Espinosa (2020). SWM technology for efficient water management in universities: the case of PUMAGUA, UNAM, Mexico City. Water International 45 (6): 526-551.
González, F., y J. A. Arriaga (Eds.) (2022). Inteligencia artificial y transformación digital para la seguridad hídrica. Recuperado de: www.cershi.org/images/nuestra-labor/publicaciones/PDF/2022/Inteligencia_artificial_SegHid.pdf
International Water Association, IWA (2020). Artificial intelligence solutions for the water sector. Digital water. Disponible en iwa-network.org/wp-content/uploads/2020/08/IWA_2020_Artificial_Intelligence_SCREEN.pdf.
International Water Resources Association, IWRA (2018). Smart water management case study report. Recuperado de: www.iwra.org/wp-content/uploads/2018/11/SWM-report-final-web.pdf
Pumagua (2017). Informe de avances 2017. Recuperado de: www.pumagua.unam.mx/assets/pdfs/informes/2017/INFORME_2017.pdf
Vieira, P., M. Neves, F. Costa, M. Fernandes, M. Veiga y M. Oliveira (2021). Digital transformation in water and energy utilities – Porto case. 5th International Conference on Water Economics Statistics and Finance | on rethinking treatment with asset management. Recuperado de: www2.isep.ipp.pt/iwa_porto2021/uploads/IWA_21_set.pdf
