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El potencial de la IA para la optimización de plantas de tratamiento: una propuesta de NTT DATA

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Sobre la Entidad

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NTT DATA es una compañía en el TOP 10 de servicios de tecnologías de la información y más de 150.000 empleados. Ofrece servicios y soluciones digitales que cubren toda la cadena de valor del ciclo integral del agua.

El pasado martes 25 de abril, en el marco de la celebración del Quality Water Summit 2023, organizado por iAgua, Camilo Huneeus Guzmán, responsable de Ainwater, partner de NTT DATA, participó como ponente en la sesión titulada Transición energética en el ciclo del agua.

NTT DATA dispone de un esquema de conocimientos de los sectores del agua y tecnológico que aporta un valor diferencial al mercado, al reunir las mejores prácticas en el desarrollo de sistemas de información complejos, con un profundo entendimiento de la problemática de la gestión de la calidad y del negocio del agua.

Este despliegue de tecnología y conocimiento permite al sector del agua avanzar en la eficiencia y la sostenibilidad, aspecto clave para asegurar la disponibilidad de agua de calidad para las generaciones futuras. Algunos de los elementos clave de desarrollo de la compañía son:

  • La mejora en la gestión y control del suministro de agua.
  • El uso de técnicas de análisis de datos.
  • Los sistemas de gestión inteligente.
  • El empleo de nuevas tecnologías para el tratamiento de aguas residuales. 

Machine Learning en las plantas de tratamiento de aguas residuales: un caso de éxito

Bajo el emblema del evento, “Eficiencia frente a la tormenta perfecta de los costes”, Camilo Huneeus reveló el alto potencial de la Inteligencia Artificial (IA) en la transición energética, gracias a la cual es posible construir modelos de machine learning que permitan simular el proceso de tratamiento de aguas residuales, generando recomendaciones de control o control automático de parámetros específicos.

Asimismo, Huneeus puso de manifiesto las ventajas de los gemelos digitales respecto a los modelos tradicionales, resaltando que su capacidad de simulación de datos es una herramienta crucial para la modelación en tiempo real de la planta en la nube. En este sentido, propone una solución basada en inteligencia artificial para la optimización de plantas de tratamiento, tanto desde el punto de vista de ahorro energético, como del ahorro de productos químicos y alertas predictivas

El ponente se detuvo en el caso de éxito en la planta de Curacaví, operada por Aguas Andinas, hoy en día propiedad del grupo Veolia, en el que mostró el impacto de toda una serie de soluciones que habían sido previamente medidas y simuladas en la nube. En esta planta, al implementar estas soluciones, se consiguió un ahorro energético del 19% en promedio, a lo largo de un proceso que gradualmente fue logrado un nivel de oxígeno disuelto mucho más estable.

A través de la exposición de este caso de estudio, Huneeus quiso resaltar que el mensaje principal de su intervención apuntaba a las claves para que los profesionales del sector conozcan cómo usar la instrumentación para obtener un gemelo digital de sus plantas, y poder optimizarlas a largo plazo. En este sentido, para Huneeus, la clave está en monitorear, ya que, sin datos, sólo se tiene una opinión. Asimismo, animó a invertir en sensores económicos y a crear un archivo donde se registren los datos con la mayor frecuencia posible.  

Huneeus concluyó que, aunque muchas depuradoras todavía no tengan toda la instrumentación, es importante que traten de trabajar con parámetros como oxígeno disuelto, pH y sólidos en suspensión.

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