La inteligencia artificial generativa (IAG) ha emergido como una tecnología poderosa con aplicaciones innovadoras en diversos campos, incluido el sector del agua. Este tipo de procesos, que se basa en modelos de aprendizaje automáticos capaces de generar contenido original como texto e imágenes, nos permiten abordar desafíos de la gestión, conservación y tratamiento del recurso hídrico.
Los procedimientos para el tratamiento de aguas son complejos y requieren ajustes precisos para lograr la máxima eficiencia. Aquí, la IAG optimiza procesos de gestión hidrológica gracias al análisis de una gran cantidad de datos, actuales e históricos, identificando patrones y tendencias que, de otra manera, sería imposible.
Además, podemos predecir la calidad del agua con modelos de aprendizajes automáticos que analizan datos, así como factores ambientales para pronosticar la presencia de elementos contaminantes o cambios en la composición del agua, facilitando una rápida actuación ante cualquier contratiempo.
La IAG ha mejorado, también, el monitoreo de infraestructuras de distribución y detección de escapes de agua, mediante análisis de datos e imágenes de sensores en tiempo real, identificando áreas problemáticas o puntos de fugas en las redes de distribución. Asimismo, está siendo utilizada para crear modelos predictivos en escenarios futuros relacionados con el sector, donde llega a simular cómo afectarían diferentes niveles de precipitaciones o cambios climáticos a la disponibilidad de agua en una región. Así se ayuda a tomar decisiones informadas y a desarrollar estrategias para abordar los desafíos del agua.
Podríamos señalar también que otra manera de innovar en la conservación del agua, sería el uso de los algoritmos creados por la IAG para optimizar automáticamente el riego en la agricultura, asegurando que las plantas reciben la cantidad justa de agua necesaria para el crecimiento, ahorrando recursos, mejorando la productividad agrícola y reduciendo el uso de productos químicos.
La inteligencia artificial generativa (IAG) ha emergido como una tecnología poderosa con aplicaciones innovadoras en diversos campos
Existen plataformas IoT en el mercado que ofrecen sistemas de IAG, como es el caso de MonoM, que cuentan con tecnologías específicas para la gestión del agua dando soporte a áreas variadas como el abastecimiento, alcantarillado, AMI, y EDAR/EDAM. Su avanzado desarrollo le permite maximizar y digitalizar la gestión del agua a través de la digitalización y automatización de procesos, que facilitan la toma de decisiones en tiempo real y permitien el mantenimiento remoto. Permite, además, detectar fugas de agua, smart metering, monitorización de activos, modelos hidráulicos y simulaciones de red.
Antes de finalizar, es esencial abordar cuáles son los riesgos de este tipo de tecnología aplicados a la ética y la privacidad de su uso. Su implementación para la gestión del agua conlleva desafíos que conviene considerar, tales como la fiabilidad y la precisión de los datos, que no siempre pueden ser 100% exactos si los modelos no están entrenados correctamente o si los datos son poco representativos. Si los datos están sesgados, los modelos reproducirán dichas desviaciones y podrían llevar a la toma de decisiones basadas en datos erróneos.
Habrá también que tener especial cuidado con posibles ataques cibernéticos y asegurar correctamente los datos generados a través de la IAG, para mantener la integridad de las infraestructuras y los procesos relacionados con el agua.
La falta de comprensión de los datos generados, que suele ser compleja y difícil, la excesiva dependencia tecnológica de la inteligencia artificial, un posible impacto en el medioambiente que requiera mayores recursos energéticos, son algunos de los peligros a los que los profesionales de la gestión del agua están expuestos. Para minimizar estos riesgos, es básico realizar una planificación exhaustiva y evaluar los sistemas de IAG que se van a implantar, y contar con profesionales involucrados en el uso de estas tecnologías para un uso responsable de la gestión del agua.