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La Inteligencia Artificial aplicada a la Ingeniería civil
Inteligencia artificial en el ciclo urbano del agua
La experiencia de Canal de Isabel II
Jaime Flores Cabeza
Subdirector de I+D+i de Canal de Isabel II.
Movido por la curiosidad, se me ocurrió escribir en uno de los buscadores más populares de internet la secuencia de palabras “inteligencia artificial”. Así, entre comillas y en español. En décimas de segundo aparecieron más de 150 millones de resultados. Movido aún más por la curiosidad, busqué el mismo término en inglés: “artificial intelligence”. Con la misma inmediatez, obtuve más de 1.500 millones de resultados.
Entonces pensé: «Ya está todo dicho». Parece imposible aportar algo nuevo e interesante al tema. Así que, con humildad, volví a cuestionarme: «¿A quién se le ha ocurrido que yo escriba algo sobre inteligencia artificial?».
Tras unos segundos de silencio ensordecedor –ese oxímoron tan común y poco original–, caí en la cuenta de que lo mejor que podía hacer era escribir sobre lo que realmente conozco: mi experiencia profesional en la aplicación de la inteligencia artificial en algunos de los proyectos de investigación e innovación de Canal de Isabel II. Confío en aportar así algo útil y contribuir a esta edición especial de la Revista de Obras Públicas dedicada a la inteligencia artificial.
El contexto actual que rodea y encharca el sector del agua plantea enormes desafíos en términos de sostenibilidad, eficiencia de los procesos, garantía del suministro y resiliencia frente el cambio climático, retos energéticos de descarbonización, balance neutro y cero emisiones… (Podríamos listar aquí todas esas expresiones de moda, pero les aseguro que estas son mías, aunque, ciertamente, cualquier IA entrenada sería capaz de decir lo mismo). Además, si consideramos las futuras regulaciones, cada vez más exigentes, queda claro que se avecina una transformación profunda del sector.
El sector del agua se enfrenta a una urgente necesidad de invertir en la renovación de sus infraestructuras, así como a la conveniencia de algunos cambios regulatorios que permitan que un bien tan preciado como el agua llegue a todos los hogares de forma sostenible, eficiente, resiliente… (ya sabe el lector todo lo que se puede añadir aquí).
Una gran parte de esta transformación se beneficiará de la expansión de la digitalización en el sector del agua, y un buen empujón en este sentido vendrá del PERTE de Digitalización del Ciclo del Agua. Un total de 3.060 millones de euros —divididos entre 1.940 M€ de inversión directa y 1.120 M€ de fondos complementarios público-privados— contribuirán de manera notable a esa transformación mediante varios instrumentos de financiación.
La respuesta del sector ha sido sorprendente. Los proyectos presentados en la primera y segunda convocatoria de las solicitudes de ayuda multiplican por cinco las dotaciones ofrecidas por el Ministerio, lo que evidencia el grado de preparación y el entusiasmo por renovar del sector del agua.
La inteligencia artificial es una herramienta esencial para estimar los consumos futuros y reconocer los usos finales del agua en el ámbito doméstico
Desde hace décadas sabemos que para mejorar algo primero hay que medirlo, y eso hemos hecho. Hemos invertido en sensores y en comunicaciones para obtener datos, recibirlos en tiempo real y almacenarlos para su estudio. Como resultado, disponemos una gran cantidad de datos. Sin embargo, por sí solo eso no significa disponer de información útil.
Como bien es sabido, la conversión de grandes volúmenes de datos en información útil depende de técnicas de big data, data mining y cloud computing. Pero es, sin duda, la aportación de la IA en este campo lo que nos ayudará a reconocer patrones, tendencias y comportamientos, a extraer información útil de esa inmensa cantidad de datos, y a predecir con buenas aproximaciones. Es por esto que la IA, además ser útil para observar y predecir, se convierte en una herramienta indispensable para la toma de decisiones en tiempo real.
En general, y como conclusión, podemos afirmar que la inteligencia artificial en el sector del agua ofrece soluciones eficientes para la monitorización, gestión, explotación y conservación de recursos hídricos, identificando patrones de consumo, detectando fugas de manera temprana y optimizando la distribución, mejorando así la sostenibilidad y la eficiencia del suministro de agua. Además, la IA puede analizar datos meteorológicos para prever fenómenos de sequías o inundaciones, mejorar el tratamiento del agua identificando contaminantes, y agilizar la respuesta a emergencias. En el ámbito agrícola, ayuda a optimizar el riego para un uso más eficiente del agua.
A continuación, se presentan algunos de los proyectos o actividades de innovación más relevantes que se han llevado a cabo recientemente en Canal de Isabel II con el apoyo de la inteligencia artificial y que son ilustrativos de su aplicación en áreas clave del sector del agua.
Ámbito de la estimación y la predicción del consumo de agua
Para una operadora de agua, estimar y predecir el consumo de agua de sus usuarios es fundamental, y más aún, entender cómo se producen esos consumos, sus variaciones a lo largo del día, los comportamientos estacionales, etc. De este modo es posible optimizar la eficiencia en la gestión del servicio urbano de agua.
Existen algoritmos que, basándose en los registros históricos y los modelos hidráulicos, predicen el consumo con una precisión moderada. Variables climáticas, como la temperatura y las precipitaciones, el tipo de vivienda y su grado de ocupación en consumos domésticos, así como el tipo de actividad desarrollada para usos comerciales e industriales, o el sistema de riego, si se da, influyen de manera significativa.
La inteligencia artificial es fundamental en el reconocimiento de patrones de consumo y es una herramienta esencial para estimar los consumos futuros y reconocer los usos finales del agua en el ámbito doméstico.
Encontramos ejemplos concretos de estas últimas aplicaciones en los variados estudios que Canal de Isabel II lleva desarrollando desde 2008 sobre una muestra representativa de usuarios domésticos en aproximadamente 300 domicilios de la Comunidad de Madrid.
Con la instalación de contadores muy precisos —unos contadores volumétricos con precisión de 0,1 litro y equipados con un emisor de pulsos conectado a una estación remota— se registran las señales emitidas por el contador junto con la marca temporal del instante en que se producen, con una resolución de 1 segundo, para su envío posterior.
Cuadernos de I+D+i
Los cuadernos de I+D+I de Canal de Isabel II forman parte de la estrategia de gestión del conocimiento de la empresa y del desarrollo del Plan de Investigación, Desarrollo e Innovación. En los dos números a los que se puede acceder escaneando los códigos QR de la parte inferior, se puede encontrar más información sobre la aplicación de la IA a la gestión del servicio doméstico de agua.
N.º 28 Las claves del consumo doméstico de agua en la Comunidad de Madrid
Con todos esos registros es posible obtener de forma detallada y continua las curvas de consumo de caudal de cada domicilio e identificar, en ellas, aquellos asociados al accionamiento de cada uno de los principales dispositivos instalados y a los usos finales cotidianos que se dan en un hogar: grifos, cisternas, duchas, lavadoras, lavavajillas, riegos de exterior y existencia de fugas.
Tras una calibración inicial, que consiste en ejecutar una secuencia ordenada e individual de apertura y cierre de cada elemento de consumo y registrar las características de la traza que define el caudal consumido, un operador experimentado es capaz de distinguir, en la serie temporal de un determinado hogar, a qué uso (o combinación de usos) se corresponde cada variación de caudal identificada.
Sin embargo, este trabajo de clasificación manual no es viable a gran escala, pues requeriría de una gran inversión en tiempo y capital humano. Por ello, se ha desarrollado una red neuronal artificial, un perceptrón multicapa y un algoritmo de aprendizaje supervisado para la clasificación automatizada y la asignación correspondiente del uso doméstico final.
La precisión de la red neuronal ronda el 90%, tanto en el número de eventos correctamente clasificados como en el volumen de agua procesado. De esta manera, gracias al tratamiento masivo de datos de diferentes contadores y con una mínima intervención humana, Canal de Isabel II puede caracterizar y cuantificar los diferentes usos domésticos del agua —grifos, cisternas, duchas, lavadoras, lavavajillas, riegos de exterior y existencia de fugas— en las viviendas que conforman el panel de monitorización de microcomponentes. A partir de la información obtenida es posible generar histogramas de frecuencia de utilización por horas de cada dispositivo, así como determinar el reparto de los usos domiciliarios.
Recientemente hemos iniciado la ampliación de este estudio, aumentando la muestra de usuarios y monitorizando también, tanto en calidad como en cantidad, los efluentes domésticos que se incorporan a la red de alcantarillado.
Ámbito de la estimación de probabilidad y riesgo de rotura de redes de distribución y saneamiento
Toda la información cartográfica de infraestructuras —por ejemplo, de las conducciones de abastecimiento— recogida por el Sistema de Información Geográfica (SIG) de Canal de Isabel II, con el detalle de los atributos de sus elementos —esto es, diámetro, material, edad, presión y caudal circulante—, además de los registros históricos de incidencias y la combinación de buenos algoritmos de IA, permiten estimar la probabilidad de fallo de una conducción.
Esto, sin duda, ayuda a una operadora anticiparse, programar y optimizar gastos en mantenimiento y renovación de infraestructuras.
Por poner otro ejemplo de aplicación, en el ámbito de la conservación de las redes de drenaje, Canal de Isabel II ha validado una aplicación de inteligencia artificial para la inspección de las redes de alcantarillado con resultados exitosos. En este caso, se aborda el estudio del deterioro de la red mejorando de manera significativa el proceso de análisis de las imágenes y vídeos de las inspecciones de colectores no visitables mediante la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial y machine learning. Estos algoritmos, basados en el aprendizaje automático, fueron capaces de identificar hasta 16 tipos de defectos en los colectores, clasificados según la norma UNE-EN 13508-2:2003+A1.
Este enfoque no solo proporcionó diagnósticos precisos, sino que también permitió la generación de informes automáticos detallados, caracterizando cada defecto según parámetros tales como la posición, la distancia, el intervalo de tiempo del vídeo y las causas posibles.
La implementación definitiva de la inteligencia artificial en las redes de alcantarillado de Canal de Isabel II busca optimizar la eficiencia operativa, reducir los tiempos de procesado y costes asociados, y estandarizar las inspecciones, eliminando la subjetividad, esto es, sin depender de la pericia o la dedicación del operario. Esto mejora la gestión patrimonial de las infraestructuras y reduce la exposición humana a ambientes potencialmente peligrosos.
El siguiente paso consistirá en aplicar esta misma tecnología a la interpretación automatizada de las inspecciones de colectores visitables realizadas con un dron autodirigido, recientemente diseñado y fabricado por Canal de Isabel II mediante una Compra Pública de Innovación. Estas inspecciones se diferencian de las anteriores porque el eje de grabación no es fijo, ya que el propio dron va modificando su vuelo en función de la infraestructura y de los obstáculos que encuentra, y el resultado de la inspección no solo consiste en un vídeo, sino también en un levantamiento LIDAR que proporciona una imagen 3D detallada del interior de los colectores.
Ámbito de la predicción de aportaciones a embalses
El conocimiento de las reservas hídricas y su evolución son clave para la gestión de una operadora de agua. Sobre la base de la información meteorológica, Canal de Isabel II ha entrenado una red neuronal artificial para predecir las aportaciones de caudal en el embalse de Pinilla en condiciones hidrológicas normales y de avenida, pronosticando el caudal de entrada al embalse con 1, 2 y 3 horas de antelación.
Ámbito de la detección de fugas
Esta es quizás una de las áreas más desarrolladas. Son innumerables las herramientas que, con ayuda de la IA, son capaces de optimizar la gestión del agua, detectando y localizando fugas. Canal de Isabel II ha probado varias en diferentes experiencias piloto con distintos grados de satisfacción, lo que lleva a considerar su inclusión en las herramientas de gestión de la red sectorizada de abastecimiento y distribución.
Para terminar, cabe mencionar otros ámbitos de actuación dentro del sector del agua en los que la IA tiene aplicación, como, por ejemplo:
- En la predicción de inundaciones
Modelos hidrológicos e hidrodinámicos específicos combinados con algoritmos de IA que logran predecir posibles inundaciones reduciendo los tiempos de respuesta y mitigando los posibles daños.
- En la predicción de blooms de algas
La IA, combinada con imágenes satelitales, información meteorológica y modelos matemáticos, resulta muy útil para las operadoras de agua, anticipándose y prediciendo estos eventos con más de tres días de antelación, lo que permite reorientar las operaciones optimizando así la gestión del recurso.
- En la predicción de problemas de calidad en el agua
Gracias a la IA es posible la detección temprana de eventos de calidad del agua en la red de abastecimiento, su nivel de gravedad y la predicción de su naturaleza, identificando variaciones en los perfiles de los parámetros físico-químicos del agua y relacionándolos con determinados episodios de problemas de calidad.
- En la atención al cliente
Sistemas que, mediante algoritmos de IA y de reconocimiento de voz, son capaces de interpretar lo que el usuario necesita generando respuestas automáticas satisfactorias.
En definitiva, las aplicaciones son muchas y van en aumento. Recuerdo con una sonrisa una «misión comercial» que se preparó para Canal de Isabel II en la que me entrevisté con más de 20 startups, la mayoría de las cuales ofrecía servicios basados en IA. Al preguntar si eran capaces de hacer, detectar o mejorar cualquier cosa que se planteara, la respuesta siempre era «Absolutely!».
Gracias a la IA es posible la detección temprana de eventos de calidad del agua en la red de abastecimiento
En el panorama actual, observamos cómo grandes empresas compiten para posicionarse como líderes en la aplicación de la IA con diferentes modelos de servicio, una competencia de mercado que promete mejores y nuevos servicios. Las startups enfocadas en la IA se encuentran en su momento más dulce, convirtiéndose en el bocado más apetecible para ser adquiridas o compradas por empresas más grandes, integrando así sus servicios.
Como usuarios finales de estas aplicaciones de IA, empezamos a confiar en la madurez de estas tecnologías, superando el mero entusiasmo comercial en el que cualquier necesidad está «absolutely» cubierta.