TECH DIVE: ¡ia y agua, lo más top en tendencia!

Desde el diseño de sitios impulsado por IA hasta las plataformas de gestión del agua que ayudan a las empresas de servicios públicos a visualizar mejor su agua, estas son algunas de las soluciones de IA que buscan mejorar la forma en que gestionamos nuestra agua.

El sector del agua está plagado de palabras y frases de moda: economía circular, cero neto, PFAS, agua positiva, descarga de líquido cero, etc.

Sin embargo, una frase que logra capturar la emoción (y quizás el escepticismo) de todo el sector es inteligencia artificial (IA).

La IA ha sido promocionada durante mucho tiempo para tomar por asalto el sector del agua y ofrecer hoy las soluciones del mañana con la promesa de automatización, aprendizaje automático, gemelos digitales y, por supuesto, el futuro.

Pero, ¿puede cumplir con expectativas tan altas y convencer a una industria famosa por ser cautelosa de dar un salto de fe y adoptar la tecnología del mañana?

En nuestro último TECH DIVE, miramos más allá de la exageración y respondemos a las preguntas de qué es realmente la IA. ¿Como funciona? ¿Qué puede ofrecer? Y eche un vistazo a las empresas y empresas emergentes que se sangran las narices mientras aspiran a ser las primeras en atravesar el muro.

¿Qué es la IA?

Según IBM, la IA se puede definir como el aprovechamiento de computadoras y máquinas para imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la mente humana.

De hecho, la IA se ha integrado rápidamente en la sociedad moderna y olvidamos que está incluso en nuestras vidas, aunque la mayoría de nosotros la usamos todos los días.

Los ejemplos de IA incluyen asistentes inteligentes como Alexa de Amazon, Siri de Apple y Echo de Google. Cuando Netflix o Disney Plus recomiendan un programa, la IA lo ayuda en función de los datos de consumo.

Hoy en día, los mapas y la navegación, la detección y el reconocimiento facial, los editores de texto y la corrección automática utilizan IA. Sin embargo, la idea de la inteligencia artificial no es tan moderna como podría pensarse. La idea de que los objetos inanimados cobran vida como seres inteligentes ha existido durante siglos.

Los antiguos griegos tenían mitos sobre robots, mientras que los ingenieros chinos y egipcios construyeron autómatas para dar vida a sus dioses.

Avance rápido hasta la década de 1950 y, por supuesto, la definición moderna de IA se remonta a Alan Turing, a menudo conocido como el padre de la informática.

Su famosa prueba de Turing, en la que un interrogador humano trataría de distinguir entre una respuesta de texto humana y una computadora, es una de las primeras teorías de la verdadera IA tal como la conocemos hoy.

Seis años más tarde, en 1956, se acuñó el término "inteligencia artificial" en el campo de la IA en una conferencia en el Dartmouth College, en Hanover, New Hampshire.

¿Cuáles son los tipos de IA?

Hay cuatro tipos de inteligencia artificial: máquinas reactivas, memoria limitada, teoría de la mente y autoconciencia.

Las máquinas reactivas son los tipos más básicos de sistemas de IA. Estos son puramente reactivos y no pueden formar recuerdos o basarse en experiencias pasadas para informar las decisiones actuales.

Deep Blue, la supercomputadora de ajedrez de IBM, que venció al gran maestro internacional Garry Kasparov a fines de la década de 1990, es el ejemplo perfecto de este tipo de máquina.

Las máquinas de memoria limitada miran hacia el pasado. Los autos sin conductor son un buen ejemplo de esto, ya que observan la velocidad y la dirección de otros autos. Esto no se puede hacer en un solo momento, sino que requiere identificar objetos específicos y monitorearlos a lo largo del tiempo.

El siguiente tipo de IA es donde las cosas comienzan a volverse teóricas y dependen de desarrollos futuros.

La teoría de la mente AI podrá clasificar no solo formas de representaciones sobre el mundo sino también sobre otras entidades en el mundo. En psicología, esto se llama la "teoría de la mente": la comprensión de que las personas y los objetos del mundo pueden tener pensamientos y emociones que afectan su comportamiento.

Y finalmente, tenemos el equivalente de HAL 9000, el personaje ficticio de IA y protagonista principal de la serie Space Odyssey de Arthur C. Clarke. Aquí es cuando los sistemas de IA podrán formar representaciones sobre sí mismos. Los investigadores necesitarán no solo comprender la conciencia, sino también construir máquinas que la tengan.

¿Cómo funciona la IA?

En pocas palabras, los sistemas de IA funcionan combinando grandes conjuntos de datos con algoritmos de procesamiento inteligentes e iterativos para aprender de patrones y características en los datos que analizan.

Cada vez que un sistema de IA ejecuta una ronda de procesamiento de datos, prueba y mide su rendimiento y desarrolla experiencia adicional.

En verdad, la IA se reduce a los datos y la capacidad de una computadora para interpretar esos datos en una perspectiva significativa que se puede utilizar.

“Para comprender cómo funciona la IA, no es necesario considerarla como una sola entidad, sino como una ciencia”.

Otra frase que se usa comúnmente junto con la IA es el aprendizaje automático. Este es el proceso de usar modelos matemáticos de datos para ayudar a una computadora a aprender sin instrucción directa.

Para comprender realmente cómo funciona la IA, no debe considerarla como una sola entidad, sino como una ciencia que combinará varios enfoques que pueden simular el pensamiento humano.

Entonces, si bien la IA ha conquistado el ajedrez y ha descubierto qué canción tocar a continuación, ¿cómo puede ayudar al sector del agua?

¿Qué puede ofrecer la IA al sector del agua?

AI ha estado en la cúspide de una adopción más amplia en el sector del agua durante años. Con la capacidad de procesar grandes cantidades de datos, monitorear, aprender y brindar soluciones predictivas, se presta perfectamente a la gestión del agua y las aguas residuales.

Tomemos como ejemplo una empresa de agua que atiende a 2,5 millones de personas que querían comprobar el estado y el flujo de agua en una sección antigua de la red de tuberías subterráneas.

Reuniría un equipo y lo enviaría a revisar manualmente la tubería y el flujo de agua. Esto podría implicar un viaje de larga distancia, el transporte de equipos específicos, el uso de un punto de acceso difícil o peligroso, o podrían aparecer y ni siquiera ser capaces de revisar la tubería.

Ahora AI promete mejorar este proceso al deshacerse de él por completo. En su lugar, se implementaría un sistema de inteligencia artificial que verificaría constantemente las tasas de flujo de agua que entra y sale, evaluando el estado de la red de tuberías y brindando informes instantáneos sobre todo el sistema de agua para esta empresa de servicios públicos. Esto estaría sucediendo las 24 horas del día, los siete días de la semana.

La IA no ofrece una solución solo para comprobar los flujos de agua. La IA también puede ayudarnos a construir los centros de agua y las plantas de tratamiento perfectos en un diseño que ni siquiera podríamos pensar en pensar. AI ofrece al sector del agua simplicidad, soluciones predictivas, sistemas de alerta temprana, nuevos diseños y sistemas de agua optimizados.

¿Cuáles son las barreras a la IA?

Existe el estereotipo tanto desde dentro como desde fuera de que el sector del agua ha sido, y es, lento para adoptar nuevas tecnologías.
Un buen ejemplo de que el sector del agua tarda en integrar nuevas tecnologías son las membranas cerámicas.

“Estamos un mínimo de 20 a 30 años por detrás de casi todas las demás industrias importantes en lo que respecta a la adopción de IA”.

La tecnología se desarrolló en los años 90, pero se enfrenta a críticas masivas y escepticismo por parte del sector. Solo 30 años después, comenzamos a ver que las empresas de servicios públicos e industriales se alejan de las membranas poliméricas y se acercan a las membranas cerámicas.

"Estamos muy atrasados, estamos un mínimo de 20 a 30 años detrás de casi todas las demás industrias importantes en lo que respecta a la adopción de IA", dice Adam Tank, director de atención al cliente de Transcend, una empresa de software con sede en EE. UU. que recientemente atrajo inversiones.

“El agua tiene que ser más cara. Tiene que ser más valorada en general, y financieramente más valorada”, añade.

Otras barreras potenciales para la integración de AI en el sector del agua incluyen costos, falta de estrategia, estudios de casos mínimos, regulaciones, seguridad cibernética y el riesgo más importante.

"La industria del agua, al menos la parte municipal, como todo lo que está regulado, es probablemente una de las industrias con mayor aversión al riesgo. Todo está impulsado por decisiones para mitigar el riesgo", dice Tank.

"Tenemos que empezar poco a poco y pensar en cómo esta tecnología puede ayudar a reducir el riesgo en todo el sector. A menudo, cuando las empresas de tecnología van a vender su herramienta o solución, se trata de la posible recompensa financiera en lugar de ayudar a gestionar el riesgo.

"Depende de nosotros cambiar: necesitamos cambiar el lenguaje que estamos usando y hablar sobre la mitigación del riesgo", agrega Tank.
Si bien puede haber barreras que se interpongan en el camino de la IA, algunas empresas no dejan que se interpongan en su camino.

¿Qué tecnología de IA ya está disponible?

Desde el diseño de sitios impulsado por IA hasta las plataformas de gestión del agua que ayudan a las empresas de servicios públicos a visualizar mejor su agua, estas son algunas de las soluciones de IA que buscan mejorar la forma en que gestionamos nuestra agua:

Idrica - Una plataforma única para optimizar todo el ciclo del agua

En 2018 nació GoAigua como una empresa dedicada al espacio de la transformación digital que busca llevar soluciones digitales al sector del agua. La compañía surge como resultado del exitoso proceso de transformación digital de la utility Global Omnium, durante el cual se desarrolló la plataforma GoAigua.

Después de ganar un terreno significativo, esto provocó la formación de la empresa española de agua inteligente, Idrica, a principios de 2020, con un equipo fundador de 180 expertos.

La plataforma GoAigua reúne información de procesos e infraestructuras a través de su Smart Water Engine, que recopila, procesa y estandariza datos para dar soluciones a todo el ciclo del agua, y un cuadro de mando central de BI para la visualización de indicadores.

"Me gustaría ver si los sistemas de predicción se pueden agregar a las predicciones de desbordamiento de tormentas de agua de IA".

En declaraciones a Aquatech Online, Elisa Fenu, científica de datos de Idrica, dijo: "Usamos IA en GoAigua para inferir patrones de consumo para ciudades o áreas específicas para agruparlos con el fin de predecir las necesidades específicas de agua de esa población.

“También tenemos un sistema llamado predicción de la calidad del agua para las plantas de tratamiento de agua que les permite controlarla mejor y ajustarla antes.


"En México, por ejemplo, nuestro software combina el análisis de datos y el aprendizaje automático para la detección de fugas. Estamos tratando con recursos muy importantes y estamos tratando de proteger y recolectar y no perder la mayor cantidad de agua posible".

GoAigua también está ayudando a la ciudad de Houston a optimizar los recursos asignados a la limpieza predictiva de la red de alcantarillado y reducir los desbordamientos de alcantarillado sanitario (SSO, por sus siglas en inglés) causados por obstrucciones de grasa y toallitas en más del 70 %.

La solución de IA se centró en tres áreas clave:
1. La creación de planes de mantenimiento preventivo basados en riesgo para cada activo
2. Ubicación eficiente de sensores de nivel de agua
3. Uso de análisis predictivos para la detección temprana de SSO.
"Por lo que veo, las posibilidades [para Ai] son infinitas", dice Fenu.

"Estoy emocionada por la lectura automática de medidores de agua porque es realmente importante tener una retroalimentación que sea simple, fácil y precisa", agrega.

"Pensando de manera más futurista, me gustaría ver si los sistemas de predicción, que son realmente buenos hoy en día, se pueden agregar a las predicciones de desbordamiento de tormentas de agua de IA".

Qatium - Gestión de agua de servicios públicos

Plataforma española de gestión del agua impulsada por IA, Qatium es una aplicación basada en la web que permite a las empresas de servicios públicos de agua comprender mejor su red.

Centrado principalmente en el lado operativo de las redes, permite a los operadores y analistas simular, ejecutar y comprender sus redes a través de escenarios hipotéticos.

"¿Qué pasa si algo sale mal? Hay una explosión, hay una fuga, tienes que reabastecer un área y darles a esos usuarios que tradicionalmente no tendrían las herramientas técnicas para que puedan tomar esas decisiones por sí mismos sin tener que consultar a un ingeniero, " dice Luke Butler, director de innovación en Qatium.

Hablando con Aquatech Online, dice: "Estas herramientas para tomar decisiones estaban en manos de unos pocos que tenían conocimientos técnicos muy específicos.

"Estaban limitados en cuanto a quién podía usarlos. La gente quiere respuestas más rápidas y solo necesitan saber que no pueden tener ese retraso, especialmente si las cosas están sucediendo en el campo".

"Estamos eliminando esa barrera a la información, los datos clásicos, los silos y la toma de decisiones, y lo estamos abriendo a toda la organización para que puedan discutir sus redes".

Qatium ofrece a sus usuarios simulaciones en tiempo real de sus redes de agua con énfasis en hacer que los datos sean accesibles para todos.
Cuenta con gestión de datos asistida por IA que permite visualizar las redes de agua en 3D con datos GIS y modelos hidráulicos. Los usuarios pueden analizar su calidad y demanda de agua, identificar ahorros de energía y reducir la huella de carbono de una empresa de servicios públicos.

Transcend - Diseño preliminar del sitio

Transcend Design Generator (TDG) es una plataforma de diseño generativo en línea impulsada por IA que ayuda a los planificadores de capital, desarrolladores de proyectos y profesionales de la ingeniería a generar diseños de ingeniería preliminares para instalaciones de tratamiento de agua y aguas residuales.

Tank cita una referencia en Texas donde la herramienta de inteligencia artificial ha demostrado su valía.

“Una empresa de servicios públicos en Texas publicó recientemente una solicitud de propuesta (RFP) para una actualización del plan maestro para una obra de tratamiento de aguas residuales de 24MGD.

“Estaban evaluando si deberían actualizar y/o expandir las instalaciones y buscaron a los ingenieros consultores que respondieron para evaluar tres opciones potenciales que podrían ser factibles”. él dice.

"Cuando la empresa de servicios públicos se enteró de TDG, modificaron la RFP para sus consultores para incluir treinta escenarios diferentes sobre cómo sería esa planta.

"Con el mismo tiempo y presupuesto, la empresa de servicios públicos ahora tiene 10 veces más escenarios evaluados y puede evaluar innovaciones en tecnologías de tratamiento, escenarios de flujo de clima húmedo, modelado de población, cambios de temperatura y requisitos reglamentarios".

TDG utiliza algoritmos genéticos específicamente en el diseño y la organización del sitio, y la IA encuentra automáticamente la mejor opción dadas las limitaciones del sitio para los activos que ya existen y deben construirse.

"La empresa de servicios públicos ahora tiene 10 veces más escenarios evaluados y puede evaluar las innovaciones en las tecnologías de tratamiento".
“Hace muchos años, los ingenieros solían recortar formas físicas de clarificadores, edificios de sopladores y otros activos y luego los organizaban manualmente en planos físicos para encontrar el mejor diseño.

“Este es un problema perfecto para que lo resuelva una computadora, que es exactamente lo que está haciendo nuestro software. Recorre cientos o miles de posibles sitios y opciones civiles basadas en datos de modelos de procesos automatizados y un archivo BIM generado, y luego presenta el diseño óptimo para el resultado que la empresa de servicios públicos busca lograr: minimizar la huella del sitio, el diseño sostenible y el carbono. impacto, incorporando tecnologías de tratamiento innovadoras, y muchos más".

Transcend dice que su herramienta de software AI ha diseñado más de 10,000 plantas de tratamiento hasta la fecha.

Pani Energy - Entrenador de IA

Pani proporciona una plataforma de software de aprendizaje automático basada en la nube para elevar la eficiencia de las plantas de desalinización, agua y tratamiento de aguas residuales a escala industrial y urbana. La empresa de software como servicio (SaaS) actualmente ofrece su plataforma como un modelo de suscripción de varios niveles y se puede utilizar en instalaciones de tratamiento en todos los niveles de desarrollo digital.

Llamado AI Coach, el sistema de Pani ingiere y agrega datos de la planta, luego analiza, visualiza y ofrece recomendaciones a los operadores para ayudarlos a optimizar el rendimiento de una planta, mientras ahorran tiempo, recursos e impactos en el medio ambiente.

“Ayudamos a las empresas a hacer más con menos”, dice Devesh Bharadwaj, director ejecutivo de Pani.

Hablando con Aquatech Online, dice: “Hacemos esto a través de lo que llamamos IA de operaciones de procesos. Nuestra plataforma brinda a los clientes finales la información que necesitan para tomar mejores decisiones cuando se trata de operar sus plantas, identificando oportunidades de optimización que también funcionan para reducir los riesgos”.

“El sector del agua ha estado tradicionalmente desatendido por las soluciones digitales desde una perspectiva operativa y lleva adelante una vacilación para adoptar tecnologías”

El año pasado, la compañía de tecnología canadiense recaudó $CAD8 millones en capital, incluida una ronda de capital semilla codirigida por Blue Bear Capital y Blue Coast, junto con la participación de Mazarine Ventures y Humanitas, y contribuciones de Sustainable Development Technology Canada (SDTC) y otras agencias gubernamentales.

Hasta la fecha, la organización ha recaudado 10 millones de dólares canadienses y ha crecido a más de 40 empleados, que actualmente prestan servicios en instalaciones de todo el mundo en regiones que incluyen Asia Pacífico, Medio Oriente, India y Europa.

Más recientemente, Pani ayudó a un gran productor de bebidas en el Medio Oriente a mejorar su índice de uso de agua en un 3,6 por ciento entre 2020 y 2021 (lo que equivale a alrededor de 22 millones de litros de ahorro de agua por año).

“Todo esto se hizo simplemente agregando datos de la planta en la plataforma y analizándolos con inteligencia artificial; no fue necesario realizar modificaciones ni cambios de hardware para obtener estos resultados.

“Nuestra misión es reducir 0,5 gigatoneladas de emisiones de gases de efecto invernadero por año para 2032”, dice Bharadwaj.

"El sector del agua ha estado tradicionalmente desatendido por las soluciones digitales desde una perspectiva operativa y lleva adelante una vacilación para adoptar tecnologías porque el valor de las mismas parece poco claro y sigue siendo subestimado".

El CEO cree que el acceso fácilmente disponible a la "información procesable" transformará el sector del agua, acelerando la adopción de prácticas comerciales más sostenibles.

“Vemos que los datos estructurados y la IA aceleran los procesos de toma de decisiones en las instalaciones de tratamiento de la cadena de suministro y las cadenas de distribución porque el acceso a la información procesable ahora es mejor, más rápido y más barato que nunca”, agrega.

“El sector del agua tiene la oportunidad de liderar el camino hacia la descarbonización a través de la rápida adopción de la IA de operaciones de proceso. Este tipo de datos inteligentes jugará un papel muy importante en el inicio de esa transición hacia una mayor eficiencia en todos los sectores de tratamiento de agua”.