MODELOS AD HOC, COSTOSOS, COMPLEJOS Y… ¿OBSOLETOS?

Para controlar sus masas de agua, los gestores de cuencas encargan modelos ad hoc individuales por cuenca o subcuenca a despachos de ingeniería. Son modelos costosos y, a fuerza de ser estáticos, solo dos años después de haberse realizado ya pueden estar obsoletos, porque la gran dificultad de la gestión de las cuencas hidrológicas radica en su impredecibilidad y su altísima complejidad. ¿La solución? Es preciso sustituir los modelos ad hoc por una plataforma analítica de datos que genere predicciones inmediatas.

La creciente preocupación por el medio ambiente ha llevado a los países desarrollados a incrementar el número de iniciativas legales con el objetivo de acentuar la previsión y el control de los daños ocasionados tanto por lo que podríamos denominar “efectos naturales” (sequías e inundaciones), como por la acción humana (contaminación).

En la Unión Europea, la Directiva Marco del Agua (DMA), que entró en vigor el 22 de diciembre de 2000,  obligó a que antes de 2015 todos los países miembros caracterizaran, controlaran y gestionaran sus masas de agua superficiales y subterráneas, para protegerlas tanto en términos de cantidad como de calidad, y, en última instancia, con la finalidad de que se pudiera garantizar más y mejor su sostenibilidad.

Este tipo de iniciativas tan necesarias ha comprometido amplios recursos públicos y privados, desde el desarrollo de redes de monitorización con instrumentación clásica (aforo de ríos y acuíferos, pluviómetros, etc.), hasta información satelital.

Una necesidad no satisfecha

Los gestores de cuencas (las confederaciones hidrográficas en España y otros organismos públicos en el resto del mundo) necesitan aprovechar al máximo los caudales, planificar mejor los riesgos  agropecuarios, cargar penalizaciones a las centrales eléctricas que las utilizan incorrectamente y evitar los episodios de inundaciones que cada cierto tiempo provocan ingentes daños humanos y materiales.

Por ello, para controlar y gestionar mejor sus masas de agua, los gestores de cuencas encargan a despachos de ingeniería modelos ad hoc para cada cuenca.

Pero los modelos son muy costosos, individuales por cuenca o subcuenca y para un periodo determinado y , además, a fuerza de ser estáticos, al cabo de solo 2 años de haberse realizado, estos estudios ya pueden estar totalmente obsoletos, precisamente porque la gran dificultad de la gestión de las cuencas hidrológicas radica en su impredecibilidad y su altísima complejidad.

Por último, tengamos en cuenta que cada uno de los organismos públicos responsables del control de cuencas puede gestionar decenas de masas de agua y, por tanto, la suma del coste de los estudios de cada una de las cuencas es tan alta que llega a ser inasumible.

La innovación de Neurite

A pesar de la extensa monitorización de las masas de agua, continúa sin aprovecharse al máximo el agua como recurso y sigue siendo imprescindible mejorar la planificación de los riegos agropecuarios y evitar o minimizar los episodios de inundaciones causantes de daños humanos y materiales siempre excesivos.

¿A qué se debe que quede aún un amplio margen de  mejora?

Queda aún un amplio margen de mejora porque para realizar la predicción y el control no es suficiente un conocimiento exhaustivo de la situación actual, tal como ocurre ahora en el mejor de los casos.

• Para una predicción y un control realmente efectivos se necesitan modelos numéricos predictivos que unan las causas con las consecuencias y permitan evaluar escenarios de actuación que las mitiguen.
  

“La innovación que propone Neurite consiste en sustituir los modelos ad hoc por una plataforma analítica de datos en SaaS (Software as a Service) que genere predicciones inmediatas”

La tecnología que hay detrás de esta plataforma se basa en la combinación de bloques de algoritmos basados en ecuaciones físicas, con bloques de inteligencia artificial, que se nutren de observaciones, es decir, de series temporales meteorológicas, caudales en puntos de los ríos y nivel en acuíferos.

La alimentación previa de estos bloques de aprendizaje profundo les permite, primero, interpretar y entender las relaciones entre los datos introducidos y, segundo, emplear esos conocimientos para realizar previsiones.

Una vez entrenados y combinados adecuadamente, estas combinaciones de bloques permiten realizar predicciones inmediatas y con exactitud similar a los estudios de ingeniería comparativos.

La facilidad con que estos bloques pueden entrenarse y combinarse, permite que personas sin conocimientos informáticos puedan llegar realizar predicciones en diferentes escenarios, y bajo todo tipo de situaciones (stress test).

Plataforma  AIBLOCKS4WATER:  solución de predicción y control

Neurite propone la plataforma AIBLOCKS4WATER, la solución para llevar a cabo una predicción y un control realmente efectivos, que permite gestionar masas de agua superficiales y subterráneas, protegerlas en cantidad y en calidad, así como asegurar más y mejor su sostenibilidad.

• Reduce el coste y el tiempo empleado (de meses a semanas), porque, para la puesta en marcha del modelo, mediante técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas a medio ambiente ya no será necesario un conocimiento exhaustivo y a priori de todas las magnitudes.
• Es de uso tan sencillo que consiste solo, y sin precisar codificación, en la conexión visual de bloques de cálculo como si se tratara de un Lego©.
• Facilita una mejora incremental del modelo llegando incluso a integrar como un bloque más, los modelos numéricos ya existentes.
• Se actualiza automáticamente en la misma medida en que se van obteniendo los datos observacionales.
• Permite incorporar conocimiento adicional de la organización en forma de hojas de cálculo, de modo que pueda participar toda la organización de forma transversal sin tener que renunciar a cada particularidad departamental.

Neurite, especialistas con más de 30 años de experiencia trabajando con confederaciones hidrográficas.

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