GESTIÓN DEL AGUA: INFORMACIÓN EXACTA Y SIEMPRE ACTUALIZADA

Para una gestión óptima del agua es fundamental disponer de información exacta y siempre actualizada. Para ello, es imprescindible que contemos con los medios que nos permitan combinar modelos numéricos basados en leyes físicas con modelos de Inteligencia Artificial (IA).

La gestión óptima del agua precisa de un conocimiento exacto de la cantidad y calidad del agua en cada punto del río o del acuífero, así como de una previsión tan precisa como sea posible de lo que pueda ocurrir en las próximas horas (caso de inundaciones), de los próximos días (caso de desviar excesivo caudal de un río por debajo de su caudal ecológico) o de los próximos meses (situaciones de sequía).

Sin embargo, los datos relativos a las previsiones meteorológicas solo se refieren a precipitaciones, y no a su traducción en el caudal que transcurre por un río o en el agua que llega a un acuífero.

Mientras que los datos se obtienen únicamente de las mediciones realizadas en unos pocos puntos del río, las estaciones de aforo, instalaciones integradas en la Red Oficial de Estaciones de Aforo o en la red de cada Organismo de Cuenca, cuyo objetivo es proporcionar datos que permitan conocer la evolución del caudal de agua y el estado de las reservas en los embalses.

Combinación de modelos numéricos basados en leyes físicas con modelos de Inteligencia Artificial

El paso del conocimiento de las precipitaciones al conocimiento del caudal actual y futuro en cada punto del río únicamente puede conseguirse con ayuda de modelos numéricos que incorporen las leyes físicas del  movimiento del agua.

Pero, para conseguir un conocimiento lo más exacto posible del caudal actual y futuro, hay una dificultad añadida: la acción humana, que puede modificar el caudal del río derivando, por ejemplo, una parte del agua a consumo urbano, derivándola a uso agrícola o, por el contrario, en lugar de extraer el agua, devolviéndola al río desde la salida de una depuradora.

La principal dificultad reside en que las causas que mueven a la toma de decisiones relativas a la derivación de agua no son fácilmente modelables mediante leyes físicas.

Y es precisamente ahí, para predecir las acciones humanas en la toma de decisiones relativas a la derivación de agua, donde interviene la Inteligencia Artificial.

Transformamos datos en conocimiento útil

La Inteligencia Artificial (IA) es capaz de deducir, a partir de una larga lista de ejemplos históricos, cómo se comportan tales acciones, las acciones humanas, con un grado de fiabilidad aceptable, de modo análogo, por ejemplo, a los modelos de Inteligencia Artificial que se usan para predecir comportamientos de compra a partir de los perfiles en las redes sociales.

La gestión óptima del agua requiere combinar modelos numéricos basados en leyes físicas y modelos de Inteligencia Artificial. Si solo se usaran modelos de IA, podrían obtenerse resultados tan absurdos como que saliera del sistema más agua de la que entrara. Y si únicamente se utilizaran modelos numéricos sin Inteligencia Artificial, solo “sabríamos” lo que podría ocurrir en el medio natural en caso de que no existiera el ser humano.

El “problema” de combinar ambos mundos (modelos numéricos basados en leyes físicas y modelos de inteligencia artificial) es que no son fácilmente acoplables:

  • Uno se basa en leyes deterministas y conocidas; el otro se basa en la acumulación de experiencias.
  • Uno puede dar razón de cada cálculo; el otro es incapaz de explicar porqué funciona aunque funcione.
  • Uno se basa en una resolución de ecuaciones; el otro en un cambio progresivo de su configuración neuronal a cada nueva información.

Neurite, soluciones para la gestión óptima del agua

Neurite ha diseñado una plataforma que permite encajar ambas tipologías de modelo de forma colaborativa, de modo que, por ejemplo, a partir de las previsiones de lluvia, el modelo numérico basado en leyes físicas es capaz de calcular el caudal del río hasta que llega un punto en el que se deriva el agua para una planta de abastecimiento para una población.

En ese punto del río la cantidad de agua que se derivará hacia la población la calcula un modelo de inteligencia artificial, así como el caudal que la depuradora de la población devolverá al río.

El modelo físico se encargará de calcular cómo se transporta esa parte del caudal que queda en el río aguas abajo de la toma de derivación, y aguas abajo de la conexión de la depuradora con el río le añadirá el caudal de salida de la depuradora. Y si el río está conectado con un acuífero, calculará la recarga o descarga en función de a qué nivel se encuentre el agua en el acuífero.

El nivel de este acuífero, a su vez, quedará influenciado, no solo por la infiltración de agua del río y de lluvia que le proporciona el “modelo físico”, sino también por las extracciones que realicen en pozos cuya modelación corresponderá a “modelos de inteligencia artificial”.

Neurite, soluciones de software

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