Sistema de IA en la nube logra 90% de precisión en la detección de obstrucciones en alcantarillas para reducir la contaminación de los ríos
- Un esfuerzo colaborativo logra una precisión del 90 % en la detección de obstrucciones en las alcantarillas mediante IA basada en la nube, lo que promete reducir la contaminación de los ríos.
- El 'Plan de Reducción de Incidentes de Contaminación' tiene como objetivo reducir los incidentes de contaminación en un 50 % para 2025 mediante intervenciones tempranas.
- La monitorización y detección automatizadas con IA mejoran la protección del medio ambiente, demostrando el potencial de la tecnología para salvaguardar los cursos de agua.
Una colaboración notable entre la Universidad de Sheffield, Yorkshire Water y Siemens ha dado como resultado un sistema de inteligencia artificial (IA) basado en la nube que cuenta con casi un 90% de precisión en la detección de obstrucciones en alcantarillas. Este desarrollo revolucionario promete desempeñar un papel fundamental en la reducción de la contaminación de los ríos causada por incidentes de desbordamiento de alcantarillas.
Enfrentando la contaminación con un plan estratégico
El desarrollo del sistema de IA se alinea con el ambicioso 'Plan de Reducción de Incidentes de Contaminación', que tiene como objetivo reducir los incidentes de contaminación en un sustancial 50% antes de 2025. El plan prioriza la intervención temprana para prevenir la contaminación derivada de desbordamientos combinados de alcantarillas (CSO). Estos CSO sirven como válvulas de alivio para los sistemas de alcantarillado, liberando agua excesiva en cuerpos de agua cercanos durante lluvias intensas para prevenir inundaciones aguas abajo. Sin embargo, cuando las obstrucciones u otros problemas interrumpen el sistema, pueden ocurrir incidentes de contaminación innecesariamente.
El esfuerzo colaborativo se basa en tecnología avanzada de sensores para monitorear la profundidad del agua en los CSO y varias partes de la red de alcantarillado en tiempo real. Dado el extenso número de sensores involucrados, el análisis manual se vuelve inviable, lo que requiere la implementación de un sistema de IA automatizado. Desarrollado en asociación con Siemens, la solución basada en IA se conoce como el Predictor de Obstrucciones de Agua de Siemens (SIWA).
Poder predictivo de la IA
El Predictor de Obstrucciones SIWA aprovecha la IA para predecir las profundidades del agua analizando los datos de lluvia y comparándolos con las mediciones reales a través de un sofisticado algoritmo de Lógica Difusa (FL). Cada vez que se detectan profundidades de agua inesperadamente altas, se genera una alerta oportunamente para las empresas de servicios de agua, permitiéndoles tomar medidas preventivas y evitar incidentes de contaminación. El objetivo principal es identificar posibles obstrucciones en sus etapas iniciales para asegurar que sean abordadas antes de causar contaminación.
Un artículo revisado por pares recién publicado evalúa el rendimiento del Predictor de Obstrucciones SIWA durante un período 'histórico' de dos años y un período 'en vivo' de seis meses. El artículo también realiza un análisis comparativo contra la solución de análisis anterior. Los resultados son nada menos que impresionantes, con el sistema de IA identificando correctamente el 88.4% de los problemas confirmados en todo el conjunto de datos, en comparación con la pobre tasa de precisión del 26.6% de la solución anterior. El artículo completo, titulado “Análisis de Inteligencia Artificial Basado en la Nube para Evaluar el Rendimiento de los Desbordamientos Combinados de Alcantarillas”, está disponible en el Journal of Water Resources Planning and Management.
Perspectivas futuras para la protección ambiental
El Dr. Will Shepherd, Investigador Principal del Departamento de Ingeniería Civil y Estructural de la Universidad de Sheffield, enfatizó la importancia de esta innovación para mantener sistemas de alcantarillado ecológicamente amigables. Destacó que las redes de alcantarillado no fueron diseñadas originalmente para manejar lluvias intensas y que los CSO sirven como válvulas de alivio vitales para prevenir inundaciones. Impulsado por un compromiso de reducir los incidentes de contaminación, el esfuerzo colaborativo se centra en identificar y abordar las obstrucciones antes de que conduzcan a la contaminación de ríos y cursos de agua.
El Profesor Joby Boxall, Profesor de Ingeniería de Infraestructura de Agua en el Departamento de Ingeniería Civil y Estructural de la Universidad de Sheffield, enfatizó la importancia de un enfoque colaborativo para lograr el éxito. Subrayó la importancia de reconocer y respetar las necesidades y ambiciones únicas de cada socio mientras se construye y mantiene un alto nivel de confianza.
El Dr. Stephen Mounce, Director de Mounce HydroSmart, expresó su entusiasmo sobre cómo este proyecto muestra la transformación de la IA y el análisis de datos de prototipos de investigación en proyectos de etapa temprana a soluciones maduras y genéricas implementadas en plataformas basadas en la nube. Señaló el despliegue en el mundo real del sistema en más de 2,000 activos en Yorkshire Water.
El Dr. John Gaffney, Propietario del Producto del Predictor de Obstrucciones SIWA, elogió esta colaboración como un caso ejemplar de una empresa tecnológica que toma investigación de alto Nivel de Preparación Tecnológica (TRL) de una universidad, la productiza y demuestra su valor a través de ciencia revisada por pares a un usuario final. Subrayó el papel vital del producto en salvaguardar los cursos de agua, haciendo que el proyecto sea particularmente gratificante.
La colaboración entre la Universidad de Sheffield, Yorkshire Water y Siemens ha producido un logro notable en la protección ambiental impulsada por IA. La capacidad del sistema de IA basado en la nube para detectar obstrucciones en alcantarillas con casi un 90% de precisión ofrece una solución prometedora para reducir la contaminación de los ríos. A medida que la tecnología continúa evolucionando, soluciones innovadoras como el Predictor de Obstrucciones SIWA demuestran el potencial de la IA para desempeñar un papel fundamental en la salvaguarda de nuestro entorno natural. Con un firme compromiso con la intervención temprana y una reducción en los incidentes de contaminación, este esfuerzo colaborativo ofrece esperanza para cursos de agua más limpios y saludables en el futuro.
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Editah Patrick
Editah es una analista fintech versátil con un profundo conocimiento de los dominios blockchain. Tanto si la tecnología la fascina, encuentra fascinante la intersección entre tecnología y finanzas. Su interés particular en las billeteras digitales y blockchain beneficia a su audiencia.
