Muchas veces oímos hablar de Inteligencia Artificial, Machine learning, Deep Learning…, y no tenemos muy claro a qué nos estamos refiriendo. En BuntPlanet somos expertos en la digitalización del sector del agua. El día a día de nuestro equipo de matemáticos, físicos, expertos en hidráulica e ingenieros consiste en analizar datos relativos al abastecimiento de agua. Así que vamos a tratar de arrojar un poco de luz y diferenciar estos conceptos.
El pasado 5 de junio tuvimos el placer de participar en la II edición del Día para la Innovación organizada por Fundación Canal con una ponencia sobre aplicaciones punteras del Machine Learning en el sector del agua. Incluimos a continuación un resumen de lo que contamos.
Diferenciamos estos tres conceptos:
- La Inteligencia Artificial (IA) es una ciencia que engloba diferentes tecnologías por las que una máquina es capaz de imitar las funciones cognitivas de un humano: aprender y resolver problemas.
- Dentro de la IA encontramos el Machine Learning (“Aprendizaje automático”), que es el conjunto de técnicas que ayudan a que una máquina aprenda a partir de unos datos que son analizados.
- Bajando otro nivel, hablamos de Deep Learning (“Aprendizaje profundo”), que es el conjunto de algoritmos que son capaces de generar respuestas y actuar en función de ellas, lo más parecido al pensamiento humano.
¿Para qué nos sirve esta tecnología?
No se trata de sustituir al ser humano, como vemos a menudo en las películas, sino más bien de ayudarle en sus puntos débiles. El ser humano tiene una herramienta valiosísima e irremplazable: la intuición. Sin embargo la intuición no es infalible, y a la hora de tomar decisiones, sobre todo en los negocios, la IA puede ayudarnos a confirmar una intuición, a extenderla, porque contamos con datos ciertos de los que se ha extraído valor, o a rechazarla, si estamos equivocados.
El Machine Learning, a partir de un gran volumen de datos, permite hacer predicciones, clasificar, y en definitiva, optimizar la toma de decisiones. Imagínatela como una hoja de cálculo que ayuda a realizar gran cantidad de cálculos en muy poco tiempo.
¿Cómo aplicamos Machine Learning al sector del agua?
Gracias al análisis predictivo podemos gestionar mejor las diferentes necesidades de las redes de abastecimiento de agua. Una red de abastecimiento de agua potable se compone de un conjunto de depósitos, bombas y tuberías, gracias a los cuales sale agua de nuestros grifos. Cuanto más grande es una red, más compleja es su gestión. El análisis predictivo permite por ejemplo anticipar necesidades de bombeo, necesidades de riego, o que ocurra un reventón en la red.
El análisis de datos permite a los operadores de agua clasificar distintos tipos de consumidor, los usos finales del agua o las anomalías de consumo, que pueden significar una fuga o un problema en la red.
De esta manera se puede optimizar la gestión de una depuradora, de una desalinizadora, o de una red de abastecimiento o saneamiento.
El Machine Learning permite a los operadores de agua tener respuestas del tipo: ¿cuándo debo renovar un contador de agua?; ¿qué tipo de contador es el más adecuado para un consumidor determinado?; ¿quién puede estar sustrayendo agua del sistema?; ¿dónde hay fugas en la red?…
¿Te interesa saber más sobre cómo la Inteligencia Artificial puede ayudar a reducir pérdidas de agua? ¿Gestionas una red de abastecimiento y te gustaría saber cómo el Machine Learning y la Simulación Hidráulica podría reducir tus fugas de agua en un 50%)
Contacta con nosotros y te lo enseñamos: (+34 943 223 031 – marina.quintano@buntplanet.com)
