El pasado miércoles 30 de septiembre tuvo lugar la tercera jornada de la cuarta edición de Smart Water Summit. Durante la misma, se celebró una sesión centrada en el papel de la inteligencia artificial y el machine learning.
Y, es que, las máquinas son capaces de solucionar problemáticas cada vez más complejas en la gestión del agua y el uso de algoritmia cada vez más avanzada, unido al crecimiento exponencial de la capacidad de cómputo, permiten disponer de información clave para ayudar a los tomadores de decisiones humanos en las situaciones más críticas. Así, gracias a las intervenciones de diferentes expertos, conocimos cómo la combinación de IA/ML está cambiando el sector del agua.
Uno de ellos fue Pedro Martínez Santos, profesor titular de la Facultad de Ciencias Geológicas de la Universidad Complutense de Madrid (UCM), que habló de la aplicación de técnicas machine learning al mapeo de potencial hidrogeológico en entorno de baja renta. “El reconocimiento de patrones puede ser útil en la gestión de recursos hídricos”.
Pedro expuso la utilización de MLMapper, una aplicación de reconocimiento de patrones de mapeo, programada en QGIS y de libre acceso, en la predicción del potencial hidrogeológico de Mali, un país que con un grave problema de acceso a agua potable. “El objetivo del proyecto es llevar a cabo una cartografía de zonas susceptibles de albergar agua subterránea en la cuenca del rio Baoulé”, en el que la cartografía se orienta a detectar las áreas donde existe una mayor probabilidad de éxito. Sobre ello, Pedro Martínez ha señalado que esta técnica “no sustituye al trabajo de prospección hidrogeológica en terreno, pero lo optimiza”.
