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Cómo la inteligencia artificial está revolucionando el tratamiento de aguas residuales

  • Cómo inteligencia artificial está revolucionando tratamiento aguas residuales
    Pixabay.
  • La adopción de metodologías IA y AM ha demostrado ser fundamental en la mejora, modelización y automatización de procesos en los ámbitos del tratamiento de aguas residuales, la agricultura y el seguimiento y gestión de ecosistemas naturales.

Sobre la Entidad

Redacción iAgua
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La integración de la tecnología del Internet de las Cosas (IoT) en el tratamiento de las aguas residuales y la predicción de la calidad del agua promete transformar los métodos convencionales y afrontar el reto de satisfacer la demanda mundial de agua limpia y lograr sistemas sostenibles.

El acceso a un agua de calidad es un reto mundial de primer orden. Sin embargo, los expertos han observado una carencia de métricas de calidad adecuadas en el panorama tecnológico actual. En una reciente revisión exhaustiva publicada en la revista revisada por pares y de acceso abierto sobre ciencia y tecnología del agua Water. Middle East, los expertos Ahmed Alprol, Abdallah Tageldein Mansour, Marwa Ezz El-Din Ibrahim y Mohamed Ashour profundizan en el potencial transformador de las tecnologías IoT, incluidos los modelos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), en el tratamiento de aguas residuales y la predicción de la calidad del agua.

En las últimas décadas, las actividades en sistemas acuáticos como la acuicultura, la acuaponía y la hidroponía se han disparado, provocando un aumento de las cargas de nutrientes, sobre todo nitrógeno y fósforo, que repercuten negativamente en las masas de agua. En consecuencia, urge mejorar y desarrollar tecnologías sostenibles para tratar los efluentes de las aguas residuales de la acuicultura. Estas tecnologías pueden basarse en IoT, que tiene la capacidad de revolucionar los enfoques convencionales. Además, la creciente utilización de la IA y el ML en diferentes ámbitos e industrias está impulsada por su capacidad para agilizar la interpretación de los datos y mejorar las operaciones. Estas tecnologías, según los autores, ofrecen soluciones versátiles y resilientes para modelizar y resolver situaciones complejas en aplicaciones para el sector agua, reducir costes y mejorar la eficiencia.

La revisión constata que la adopción de metodologías IA y AM ha demostrado ser fundamental en la mejora, modelización y automatización de procesos en los ámbitos del tratamiento de aguas residuales, la agricultura y el seguimiento y gestión de ecosistemas naturales.

La combinación de tecnologías de IA y ML ofrece posibilidades de reducción de costes, ampliación de las aplicaciones relacionadas con el agua y soluciones informáticas para afrontar los complejos retos que plantean la química del agua y los procesos físicos y biológicos. Las metodologías de ML e IA han demostrado un notable éxito en la predicción, modelización, automatización y optimización en ámbitos significativos de industrias y operaciones relacionadas con el agua, que abarcan instalaciones de tratamiento de agua y aguas residuales, ecosistemas naturales y prácticas agrícolas.

La revisión constata que la infusión de metodologías IA y AM ha demostrado ser fundamental en la mejora, modelización y automatización de procesos en los ámbitos del tratamiento de aguas residuales, la agricultura y el seguimiento y gestión de ecosistemas naturales.

Los autores hacen un llamamiento a impulsar la investigación encaminada a reforzar la resiliencia de las infraestructuras hídricas, sobre todo en lo que respecta a la calidad del agua, mediante el uso de la IA y el ML. Sin embargo, a pesar de los importantes avances, el artículo reconoce los retos que plantea la aplicación del ML a la evaluación de la calidad del agua:

  • Disponibilidad y calidad de los datos: Los algoritmos de aprendizaje automático se nutren de grandes cantidades de datos de alta calidad. La obtención de estos datos, caracterizados por una gran precisión, plantea dificultades en los sistemas de tratamiento y gestión del agua, debido a limitaciones económicas o tecnológicas.
  • Aplicabilidad limitada: Las complejas condiciones en los sistemas reales de tratamiento y gestión de aguas residuales pueden limitar la aplicabilidad de los enfoques de aprendizaje automático. En consecuencia, es posible que las metodologías existentes sólo sean adecuadas para sistemas específicos.
  • Gestión de datos y consideraciones legales: Abordar los retos relacionados con la gestión de datos, junto con las perspectivas públicas y legales, es primordial. Garantizar la replicabilidad y la transparencia de los esfuerzos de investigación es esencial para impulsar el avance de las aplicaciones inteligentes en este campo.

Al tiempo que reconocen estos retos, los autores hacen hincapié en los esfuerzos de investigación y desarrollo en curso, destacando las profundas implicaciones y el potencial del aprendizaje automático, la inteligencia artificial y las tecnologías inteligentes para una mejor gestión uno de los recursos más escasos del mundo: el agua.

Lee el contenido original en Smart Water Magazine.

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