El proyecto de desarrollo de una solución tecnológica avanzada para la predicción y gestión de vertidos en redes de saneamiento, iPredice III, ha finalizado con éxito tras superar importantes retos técnicos y consolidarse como una herramienta clave para transformar la gestión del agua urbana. Esta iniciativa, coordinada por Smart City Cluster y con la participación de Grupo Energético Puerto Real, ITelligent, Anukys y el Catalan Water Partnership, tiene como objetivo mejorar la eficiencia, resiliencia y sostenibilidad del servicio público y privado mediante el uso de inteligencia artificial (IA) y análisis masivo de datos en tiempo real. El proyecto, financiado a través del programa Ayudas a Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI) 2024, representa un nuevo paso en torno al mantenimiento predictivo y la gestión inteligente de infraestructuras críticas. Fases anteriores del proyecto aplicadas en instalaciones fotovoltaicas y redes de abastecimiento de agua permitieron demostrar el potencial de estas tecnologías para anticipar fallos, detectar anomalías o identificar posibles fraudes y fugas. Sin embargo, esta nueva fase, centrada en el sistema de saneamiento, ha supuesto un desafío debido a la complejidad de predecir los vertidos al medio, especialmente en contextos cambiantes. El resultado principal ha sido una plataforma software inteligente que permite optimizar, monitorizar y gestionar los puntos de vertido de la red de saneamiento. La solución desarrollada se basa en el tratamiento masivo de datos recogidos por sensores distribuidos en campo y procesados mediante técnicas avanzadas de inteligencia artificial. Los algoritmos comparan datos históricos y datos actuales, identificando patrones de comportamiento significativos y detectando anomalías. De esta forma, es posible predecir la probabilidad de que se produzca un vertido y activar los mecanismos necesarios para evitarlo. Además, el sistema puede detectar vertidos ya ocurridos y determinar su ubicación y tipología, facilitando una respuesta eficaz y rápida. El desarrollo se ha llevado a cabo en el municipio de Puerto Real (Cádiz), donde la mayoría de los puntos de alivio y vertido están conectados directamente al mar. Esta circunstancia, sumada a fenómenos como la intrusión salina por efecto de las mareas, ha hecho especialmente compleja la elaboración de modelos fiables de predicción. Pese a ello, se ha logrado con éxito diseñar e implementar un sistema que permite anticipar eventos críticos antes de que ocurran, actuando de forma proactiva para evitarlos o, en caso de producirse, caracterizarlo e identificar su origen. El impacto ambiental y social del proyecto es significativo: permite reducir vertidos contaminantes al medio natural, proteger ecosistemas vulnerables, y mejorar la calidad del servicio. Su diseño escalable y replicable facilita la transferencia del modelo a otros territorios y operadores del ciclo del agua, tanto públicos como privados. Con la finalización de este proyecto, se abre una nueva etapa en la gestión digital de las redes de saneamiento, orientada a la prevención, la sostenibilidad y la resiliencia. Se espera que los resultados obtenidos puedan ser adoptados por otros entornos urbanos interesados en anticipar riesgos, reducir el impacto ambiental de sus infraestructuras y avanzar hacia una gestión inteligente y sostenible del agua.
El proyecto de desarrollo de una solución tecnológica avanzada para la predicción y gestión de vertidos en redes de saneamiento, iPredice III, ha finalizado con éxito tras superar importantes retos técnicos y consolidarse como una herramienta clave para transformar la gestión del agua urbana. Esta iniciativa, coordinada por Smart City Cluster y con la participación de Grupo Energético Puerto Real, ITelligent, Anukys y el Catalan Water Partnership, tiene como objetivo mejorar la eficiencia, resiliencia y sostenibilidad del servicio público y privado mediante el uso de inteligencia artificial (IA) y análisis masivo de datos en tiempo real.
El proyecto, financiado a través del programa Ayudas a Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI) 2024, representa un nuevo paso en torno al mantenimiento predictivo y la gestión inteligente de infraestructuras críticas. Fases anteriores del proyecto aplicadas en instalaciones fotovoltaicas y redes de abastecimiento de agua permitieron demostrar el potencial de estas tecnologías para anticipar fallos, detectar anomalías o identificar posibles fraudes y fugas. Sin embargo, esta nueva fase, centrada en el sistema de saneamiento, ha supuesto un desafío debido a la complejidad de predecir los vertidos al medio, especialmente en contextos cambiantes.
El resultado principal ha sido una plataforma software inteligente que permite optimizar, monitorizar y gestionar los puntos de vertido de la red de saneamiento. La solución desarrollada se basa en el tratamiento masivo de datos recogidos por sensores distribuidos en campo y procesados mediante técnicas avanzadas de inteligencia artificial. Los algoritmos comparan datos históricos y datos actuales, identificando patrones de comportamiento significativos y detectando anomalías. De esta forma, es posible predecir la probabilidad de que se produzca un vertido y activar los mecanismos necesarios para evitarlo. Además, el sistema puede detectar vertidos ya ocurridos y determinar su ubicación y tipología, facilitando una respuesta eficaz y rápida.
El desarrollo se ha llevado a cabo en el municipio de Puerto Real (Cádiz), donde la mayoría de los puntos de alivio y vertido están conectados directamente al mar. Esta circunstancia, sumada a fenómenos como la intrusión salina por efecto de las mareas, ha hecho especialmente compleja la elaboración de modelos fiables de predicción. Pese a ello, se ha logrado con éxito diseñar e implementar un sistema que permite anticipar eventos críticos antes de que ocurran, actuando de forma proactiva para evitarlos o, en caso de producirse, caracterizarlo e identificar su origen.
El impacto ambiental y social del proyecto es significativo: permite reducir vertidos contaminantes al medio natural, proteger ecosistemas vulnerables, y mejorar la calidad del servicio. Su diseño escalable y replicable facilita la transferencia del modelo a otros territorios y operadores del ciclo del agua, tanto públicos como privados.
Con la finalización de este proyecto, se abre una nueva etapa en la gestión digital de las redes de saneamiento, orientada a la prevención, la sostenibilidad y la resiliencia. Se espera que los resultados obtenidos puedan ser adoptados por otros entornos urbanos interesados en anticipar riesgos, reducir el impacto ambiental de sus infraestructuras y avanzar hacia una gestión inteligente y sostenible del agua.
