La inteligencia artificial está cambiando por completo la forma en que gestionamos el ciclo del agua, desde su captación y tratamiento hasta la redistribución y la reutilización de aguas residuales. En un contexto de cambio climático y conciencia sobre los recursos hídricos, con el aumento de población y la urbanización, las tecnologías basadas en IA nos ofrecen herramientas para optimizar procesos, reducir costes y garantizar un uso más sostenible de un recurso tan esencial como es el agua.

Monitorización y análisis en tiempo real

Una de las mayores ventajas que aporta la Inteligencia Artificial al sector del agua es la capacidad de monitorizar en tiempo real todas las etapas del ciclo del agua. Mediante sensores inteligentes integrados en las redes de distribución y plantas de tratamiento, es posible recoger datos continuos sobre parámetros clave como el caudal, la calidad del agua, la presión o el estado de las infraestructuras. Toda esta información se procesa con algoritmos de IA que detectan patrones y anomalías, como fugas o bloqueos, permitiendo actuar de manera inmediata y preventiva ante posibles fallos.

Gracias a los modelos predictivos, los sistemas de IA pueden prever la aparición de problemas como por ejemplo anticipar el impacto que pueden tener los fenómenos meteorológicos extremos (sequías o lluvias torrenciales) que pueden poner en riesgo el suministro o contaminar el agua. Esto permite planificar respuestas más eficientes y reducir posibles daños.

Optimización de procesos en plantas de tratamiento

La IA cumple un papel clave a la hora de automatizar y ajustar los procesos de mejora de las operaciones en las estaciones de tratamiento de agua potable y residual. Por ejemplo, puede ayudar a optimizar la dosificación de los productos necesarios para la purificación del agua, ajustándola según las condiciones del momento. Esto no solo reduce los costes operativos, sino que también disminuye el impacto ambiental al evitar el uso excesivo de sustancias químicas.

Además, la IA permite optimizar el uso de energía en este tipo de instalaciones, conviertiendo a estos sistemas en más sostenibles y rentables.

Gestión de aguas residuales y economía circular

El tratamiento de aguas residuales también ha experimentado un gran cambio gracias a la Inteligencia Artificial, que está facilitando la transición hacia modelos de economía circular. Gracias a algoritmos avanzados, es posible maximizar y optimizar la recuperación de recursos valiosos como el agua reutilizable o los nutrientes.

Además, el uso de gemelos digitales en las plantas de tratamiento de aguas residuales permite simular y analizar diferentes escenarios, facilitando la previsión de incidencias, ayudando a tomar decisiones basadas en datos y, en consecuencia, mejorando continuamente los procesos.

Prevención de pérdidas en las redes de distribución

Otro problema crítico en la gestión del agua es la pérdida de recursos debido a fugas en las redes de distribución, y la IA también ha demostrado ayudar en este ámbito. Combinando datos históricos con información en tiempo real, los sistemas de Inteligencia Artificial localizan con precisión las áreas de riesgo y priorizan intervenciones preventivas en ellas. Así no solo se reducen las pérdidas económicas y de recursos, sino que también se minimizan las interrupciones en el servicio.

Tecnologías como la plataforma Monom Water utilizan algoritmos avanzados para analizar redes complejas, detectando fugas o fallos potenciales antes de que se conviertan en problemas más graves. Esto se traduce en una mejora muy significativa de la eficiencia operativa y en una mayor sostenibilidad del sistema hídrico.

Impacto económico y ambiental y perspectivas futuras

El uso de la IA en el ciclo del agua conlleva beneficios ambientales al reducir costes asociados con el mantenimiento y la operación de las infraestructuras. Además contribuye a la sostenibilidad al minimizar el consumo de energía, las emisiones de carbono, y la contaminación generada por el excesivo uso de productos químicos o una gestión inadecuada de aguas residuales.

Además se están desarrollando sistemas todavía más avanzados, capaces de integrar datos de diferentes fuentes (estaciones meteorológicas, satélites y redes urbanas), y que nos permitirá abordar de forma más eficiente, desafíos globales como el cambio climático y la creciente demanda de agua.

En MonoM trabajamos con sistemas de IA para transformar la industria del agua, entre otras industrias. Descubre en nuestra web cómo podemos ayudar a tu empresa, y las diferentes aplicaciones de las tecnologías según los diferentes sectores industriales: https://monom.ai/.

Fuentes:

https://eurecat.org/es/la-inteligencia-artificial-clave-para-prever-fenomenos-extremos-y-hacer-una-gestion-sostenible-y-eficiente-del-agua/

https://www.fundacioncanal.com/otros-foros-y-jornadas/cuidar-el-agua-con-inteligencia-artificial/

https://www.imnovation-hub.com/es/agua/inteligencia-artificial-ciclo-agua/

https://eurecat.org/es/la-inteligencia-artificial-optimiza-la-eficiencia-en-los-sistemas-de-gestion-del-agua/

https://www.iagua.es/respuestas/como-se-aplica-inteligencia-artificial-gestion-agua

https://ciudadesdelfuturo.es/como-mejorar-la-calidad-del-agua-con-inteligencia-artificial.php

https://monom.ai/monom-water/