Un equipo de científicos de la Universidad de Vermont ha desarrollado una innovadora herramienta basada en inteligencia artificial que permitirá anticipar cambios en la calidad del agua en todo el país. Adaptando el National Water Model, un sistema del gobierno que hasta ahora solo predecía el caudal de los ríos, los investigadores han conseguido integrar datos en tiempo real de sensores para prever la evolución de parámetros clave en el agua, facilitando una gestión más eficiente y sostenible. Un avance tecnológico con impacto real en la seguridad hídrica El proyecto, liderado por el científico Andrew Schroth, de la Universidad de Vermont, y John Kemper, de la Universidad Estatal de Utah, ha contado con la colaboración del Departamento de Protección Ambiental de la Ciudad de Nueva York (DEP) y del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS). Para probar la eficacia del modelo, los investigadores lo aplicaron en la cuenca del Esopus Creek, en las montañas Catskill, que abastece el 40 % del agua potable de Nueva York a través del embalse Ashokan, un pilar fundamental en el sistema de suministro no filtrado más grande del país. Uno de los mayores desafíos en la gestión del agua es la turbidez, un fenómeno que se intensifica tras las tormentas debido a la erosión de sedimentos glaciares, afectando la calidad del agua durante meses. Hasta ahora, predecir estos episodios con antelación era complicado, lo que obligaba a ajustes operativos tardíos en las plantas de tratamiento. Con esta nueva herramienta, los operadores podrán anticiparse a los problemas y tomar decisiones informadas, optimizando el suministro y reduciendo interrupciones. Más allá de Nueva York: un modelo con aplicaciones en todo el país El impacto de este desarrollo tecnológico va mucho más allá del sistema de abastecimiento de Nueva York. Gracias a la integración de inteligencia artificial y datos en tiempo real, el modelo podrá utilizarse en diversas regiones del país para: Optimizar la gestión de las plantas de tratamiento, permitiendo anticipar cómo afectarán las tormentas a la calidad del agua y ajustando los procesos con antelación. Proteger la salud pública, ya que permitirá prever floraciones de algas nocivas y facilitará la toma de decisiones para cerrar playas o restringir el uso del agua en determinadas zonas. Apoyar la planificación agrícola, ayudando a los agricultores a conocer con precisión la disponibilidad de agua y a gestionar de manera más eficiente el uso de fertilizantes. Según John Kemper, este avance supone un cambio de paradigma en la monitorización del agua: “Convertir un sistema de predicción de caudales en una herramienta capaz de prever la calidad del agua nos permite anticiparnos a los problemas y ofrecer información valiosa para la toma de decisiones en comunidades de todo el país.” El modelo desarrollado por el equipo de la Universidad de Vermont, publicado en Journal of the American Water Resources Association, no solo permitirá evaluar la turbidez del agua, sino que también podrá adaptarse para analizar otros contaminantes como fósforo, nitrógeno, nitratos o cloruros. Esta versatilidad lo convierte en una herramienta clave para garantizar un abastecimiento seguro y sostenible en un contexto de cambio climático y creciente presión sobre los recursos hídricos. El futuro de la gestión del agua pasa por la inteligencia artificial, y este avance marca un hito en la forma en que las comunidades podrán anticiparse a los desafíos ambientales, optimizando el uso de un recurso esencial para la vida y el desarrollo económico.
Un equipo de científicos de la Universidad de Vermont ha desarrollado una innovadora herramienta basada en inteligencia artificial que permitirá anticipar cambios en la calidad del agua en todo el país. Adaptando el National Water Model, un sistema del gobierno que hasta ahora solo predecía el caudal de los ríos, los investigadores han conseguido integrar datos en tiempo real de sensores para prever la evolución de parámetros clave en el agua, facilitando una gestión más eficiente y sostenible.
Un avance tecnológico con impacto real en la seguridad hídrica
El proyecto, liderado por el científico Andrew Schroth, de la Universidad de Vermont, y John Kemper, de la Universidad Estatal de Utah, ha contado con la colaboración del Departamento de Protección Ambiental de la Ciudad de Nueva York (DEP) y del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS). Para probar la eficacia del modelo, los investigadores lo aplicaron en la cuenca del Esopus Creek, en las montañas Catskill, que abastece el 40 % del agua potable de Nueva York a través del embalse Ashokan, un pilar fundamental en el sistema de suministro no filtrado más grande del país.
Uno de los mayores desafíos en la gestión del agua es la turbidez, un fenómeno que se intensifica tras las tormentas debido a la erosión de sedimentos glaciares, afectando la calidad del agua durante meses. Hasta ahora, predecir estos episodios con antelación era complicado, lo que obligaba a ajustes operativos tardíos en las plantas de tratamiento. Con esta nueva herramienta, los operadores podrán anticiparse a los problemas y tomar decisiones informadas, optimizando el suministro y reduciendo interrupciones.
Más allá de Nueva York: un modelo con aplicaciones en todo el país
El impacto de este desarrollo tecnológico va mucho más allá del sistema de abastecimiento de Nueva York. Gracias a la integración de inteligencia artificial y datos en tiempo real, el modelo podrá utilizarse en diversas regiones del país para:
- Optimizar la gestión de las plantas de tratamiento, permitiendo anticipar cómo afectarán las tormentas a la calidad del agua y ajustando los procesos con antelación.
- Proteger la salud pública, ya que permitirá prever floraciones de algas nocivas y facilitará la toma de decisiones para cerrar playas o restringir el uso del agua en determinadas zonas.
- Apoyar la planificación agrícola, ayudando a los agricultores a conocer con precisión la disponibilidad de agua y a gestionar de manera más eficiente el uso de fertilizantes.
Según John Kemper, este avance supone un cambio de paradigma en la monitorización del agua:
“Convertir un sistema de predicción de caudales en una herramienta capaz de prever la calidad del agua nos permite anticiparnos a los problemas y ofrecer información valiosa para la toma de decisiones en comunidades de todo el país.”
El modelo desarrollado por el equipo de la Universidad de Vermont, publicado en Journal of the American Water Resources Association, no solo permitirá evaluar la turbidez del agua, sino que también podrá adaptarse para analizar otros contaminantes como fósforo, nitrógeno, nitratos o cloruros. Esta versatilidad lo convierte en una herramienta clave para garantizar un abastecimiento seguro y sostenible en un contexto de cambio climático y creciente presión sobre los recursos hídricos.
El futuro de la gestión del agua pasa por la inteligencia artificial, y este avance marca un hito en la forma en que las comunidades podrán anticiparse a los desafíos ambientales, optimizando el uso de un recurso esencial para la vida y el desarrollo económico.
