Inteligencia artificial y digitalización en el sector del agua: el modelo de Terranova

Entre los aspectos clave de esta transformación destacó que:

• Compartir datos, infraestructuras y analíticas mejora la efectividad de las redes inteligentes.
• La medición inteligente en cada punto de la red con datos diarios impulsa la digitalización de las utilities.
• Las plataformas deben ser independientes del proveedor de medidores y de la tecnología de comunicación, asegurando compatibilidad con diferentes dispositivos.

Arquitectura del sistema de smart metering TAMM

Machetti explicó la arquitectura de TAMM, la plataforma de smart metering de Terranova, utilizada en proyectos en Italia, España, Estados Unidos y otros países. Destacó cuatro módulos principales:

1. Meter Data Management System (MDM): Se encarga de procesar los datos de los medidores, generar alertas y permitir la integración con sistemas externos como CRM y ERP.
2. Head End System (HES): Gestiona la comunicación con los medidores en campo mediante GPRS, NB-IoT y LoRaWAN.
3. Network Manager: Coordina concentradores y medidores de radiofrecuencia para mejorar la eficiencia en la transmisión de datos.
4. Aplicación móvil para operadores en campo, facilitando la configuración y mantenimiento de los medidores.

Subrayó que la plataforma de Terranova es independiente de la tecnología de comunicación y del fabricante de los medidores, asegurando compatibilidad con más de 150 modelos y 3.500 versiones de firmware diferentes.

Aplicaciones de inteligencia artificial en la gestión del agua

Uno de los temas centrales de la ponencia fue el uso de inteligencia artificial aplicada a la gestión del agua. Machetti presentó diferentes casos de uso donde la IA está permitiendo mejorar la eficiencia en la operación de redes de distribución.

Gracias a este sistema, es posible planificar el reemplazo de baterías con anticipación, combinándolo con otras tareas de mantenimiento para optimizar la logística y los costes operativos.

2. Validación, estimación y corrección de datos (VEE)

Otro desafío en la gestión del agua es la detección y corrección de datos faltantes o erróneos en los medidores inteligentes. Machetti explicó que existen dos enfoques para solucionar este problema:

• Método tradicional (algoritmos determinísticos): Se generan estimaciones simples basadas en promedios y distribuciones uniformes.
• Método basado en IA: Se emplean algoritmos de clustering y forecasting, que permiten obtener estimaciones mucho más precisas al identificar patrones de consumo y detectar cambios en el comportamiento del usuario.

Este sistema permite llenar los vacíos en los datos de consumo, asegurando mayor precisión en la facturación y en la toma de decisiones operativas.

Casos de uso avanzados: visión por computadora y búsqueda generativa

Machetti también presentó dos aplicaciones innovadoras que Terranova está desarrollando con IA:

• Reconocimiento de imágenes de medidores: Utiliza técnicas de machine learning, deep learning y OCR para extraer información de imágenes de medidores capturadas en campo. Esto permite automatizar la lectura de datos, eliminando errores humanos en la transcripción.
• Búsqueda generativa con IA: Un asistente basado en modelos de lenguaje natural llamado WISE, desarrollado por @HPA, una empresa del grupo Terranova, que permite buscar información en bases documentales utilizando lenguaje natural, sin necesidad de introducir palabras clave.

Explicó que este sistema permite consultar documentos en distintos idiomas y obtener respuestas precisas en segundos, mejorando la eficiencia en la gestión de información técnica y operativa.

Conclusión: el impacto de la digitalización en la eficiencia operativa

Para cerrar su presentación, Machetti enfatizó que la integración de smart metering, inteligencia artificial y plataformas digitales es fundamental para mejorar la eficiencia en la gestión del agua.

"Gracias a la inteligencia artificial y la digitalización, podemos optimizar el mantenimiento de los medidores, mejorar la precisión de los datos y detectar fugas en la red antes de que se conviertan en problemas críticos", concluyó.

Su intervención dejó claro que la digitalización es clave para mejorar la eficiencia energética, reducir costes operativos y garantizar una gestión hídrica más sostenible y resiliente.