Inteligencia artificial y agua
Cada temporada, las palabras clave futuristas inundan el discurso general: en los últimos años hemos estado escuchando sobre el agua 4.0, la inteligencia del agua, el agua digital, los gemelos digitales o el agua como servicio.
Estos términos a menudo carecen de una definición clara y de resultados prácticos y, a medida que se desvanecen para ser reemplazados por otros nuevos, hacen que muchos administradores de agua desconfíen cada vez más de la innovación.
La Inteligencia Artificial y su aplicación a esta industria actualmente está sujeta a la amenaza de ser parte de esta tendencia. En Baseform, hemos estado vendiendo una solución de software en la nube impulsada por IA para el agua desde 2015. Con el objetivo de desmitificar el concepto, analizaremos brevemente qué es la inteligencia artificial y exploraremos tres resultados directos de su aplicación en los servicios públicos de agua.
La inteligencia artificial es una idea idealista y filosófica formalizada en las décadas de 1940 y 1950 en torno a la noción de poder crear una máquina que pudiera imitar el pensamiento y el razonamiento humanos.
Una computadora merecería ser llamada inteligente si pudiera engañar a un humano haciéndole creer que es humano.
– Alan Turing, 1950
La inteligencia artificial se basa así en pensar, aprender, inferir y deducir, y actuar en la resolución de problemas como, por ejemplo, priorizar las tareas a realizar. Las definiciones de IA más recientes se alejan de la simple imitación del comportamiento humano y se centran en la capacidad de razonar y resolver problemas de manera racional.
Sistemas que actúan como humanos > Sistemas que actúan racionalmente.
– Inteligencia artificial: un enfoque moderno, libro de texto de IA, adoptado por más de 1500 escuelas, 2022
1. Detección de eventos de pérdida de agua
Las empresas de agua han tenido sistemas SCADA desde la década de 1980 para operar y monitorear sus redes de forma remota, es decir, realizar un seguimiento de los niveles de los tanques, las bombas, los flujos de agua y las presiones.
El software se conecta a estos datos, que a veces se remontan a décadas y tienen una resolución minuto a minuto, y aprende cuál es el patrón de demanda de consumo, para los diferentes días de la semana, estaciones, etc., y predice la demanda normal.
Las desviaciones del comportamiento normal previsto abren el camino a la detección automática de eventos de pérdida de agua, incluidas roturas de tuberías, aumento de fugas, etc., y al envío temprano de notificaciones a los administradores del agua.
Resultado: el 85% del volumen total de agua perdida se encuentra en eventos detectados por el software.
2. Predecir fallas
Las ciudades usan GIS y software de inventario para mapear y describir su infraestructura y software de órdenes de trabajo para registrar las acciones de sus equipos de campo, incluidas las reparaciones de roturas de tuberías principales o de eventos de desbordamiento de alcantarillado.
El software Baseform se entrena utilizando métodos de aprendizaje automático para generar predicciones sobre qué activos tienen más probabilidades de fallar.
Resultado: la renovación del 1% superior de las cañerías de agua identificadas por el software evita el 24% de las interrupciones que ocurren dentro del próximo año.
3. Reducir los errores de medición de los clientes
La facturación del agua genera una gran cantidad de datos de consumo. Un área en la que las empresas luchan es lidiar con el costo frente al beneficio de reemplazar los medidores de agua: por un lado, a medida que los medidores envejecen, se vuelven menos confiables y comienzan a submedir el uso del agua, mientras que, por otro lado, reemplazar antes de tiempo es un perdida de dinero.
Aprovechando los grandes datos, el software estima el error de medición de cada medidor doméstico y la pérdida de ingresos que conlleva.
Resultado: se evita el 10% del costo de submedición reemplazando el 1% de los medidores.
Estos tres resultados no se derivan de estimaciones optimistas de lo que podría suceder en el futuro: son resultados reales y empíricos que provienen de muchas empresas de servicios públicos de agua que han estado usando el software durante años.
Volviendo al fundador de AI: la expectativa de Alan Turing era que para el año 2000 nadie cuestionaría la capacidad de la máquina para resolver problemas mejor que los humanos.
Creo que a finales de siglo el uso de las palabras y la opinión educada en general habrán cambiado tanto que se podrá hablar de máquinas pensantes sin esperar que lo contradigan.
– Alan Turing, 1947
Si bien la IA ha entregado los resultados previstos para el agua y en muchas otras áreas, todavía estamos en el proceso de educar a la opinión general. Se ha producido un gran salto tecnológico y es hora de que los humanos piensen y se comporten racionalmente.
[este artículo fue publicado originalmente en medium por Diogo Vitorino, CTO de Baseform]