La escasez de agua, los cambios demográficos y la eficiencia operativa, amplificados por el envejecimiento de las infraestructuras y el impacto del cambio climático, se presentan como los principales desafíos del sector. Afrontarlos, hace necesaria la implementación de sistemas de gestión flexibles que apliquen técnicas de gestión sostenibles y que sean capaces de anticipar los cambios.
Debido al creciente número de dispositivos, sistemas y personas conectados, las infraestructuras de agua generan diariamente grandes volúmenes de datos de distintos ámbitos y escalas (rural, urbano, cuenca). El mejor aprovechamiento de estos datos hace imprescindible el uso de tecnologías, seguras, confiables y efectivas, que faciliten la visión general en tiempo real, permitan reducir los costos operativos y contribuyan a desplegar recursos de forma proactiva. Por lo tanto, no se trata sólo de los datos, sino de la calidad de las decisiones que podemos tomar gracias a ellos.
Hoy en día, Internet de las cosas (IoT) y Data Analytics combinados entre sí, e integradas en sistemas que aplican los principios 4.0 (Interoperabilidad, Virtualización, Descentralización, Tiempo Real, Orientación al Servicio, Modularidad), están impulsando un cambio profundo en todo el sector industrial y, por ende, también en la gestión de las redes de abastecimiento, distribución y tratamiento de agua.
La mayoría de los sistemas actuales proporcionan datos, al mismo tiempo que demandan gran cantidad de intervención humana para tomar decisiones lógicas y razonables. La gestión cognitiva del agua, es un paso evolutivo en el cual los dispositivos podrían detectar cambios en el proceso monitorizado, disponiendo del know-how para responder en tiempo real (predicción de posibles escenarios). Es decir, tienen la capacidad de razonar necesitando solo la intervención humana para evolucionar el conocimiento intrínseco del sistema.
Técnicamente, esta forma de gestión combina algoritmos de autoaprendizaje, Minería de Datos, reconocimiento de patrones, Deep Learning y procesamiento de lenguaje natural, dotando a los sistemas de “know-how” o “potencial de razonamiento”. Esta capacidad razonadora combinada con IoT y otras técnicas analíticas, impulsan la optimización, precisión y eficiencia de la gestión. La continua monitorización, razonamiento y aprendizaje de los escenarios en tiempo real, permite evolucionar la inteligencia y el conocimiento en todos los niveles de su interacción con los datos. De ser inteligentes, los sistemas de gestión de agua se transformarán en sistemas inteligentes y pensantes.
Esta nueva forma de inteligencia, ayudará a que los gestores del agua se focalicen en actividades creativas y evolutivas. Las técnicas de procesamiento de lenguaje natural conjuntamente con la analítica de datos, contribuirán a que las organizaciones extraigan conocimientos colectivos alineados con sus intereses. La combinación del conocimiento del gestor del agua con la información de otras herramientas de soporte a la decisión, potenciará el aprendizaje bidireccional entre hombre-máquina, redundando en un incremento exponencial del conocimiento de la organización. Como ejemplos hacia la gestión cognitiva podemos citar WatERP, SIM4NEXUS, INNOQUA, STOP-IT, entre otros (ICT4Water).
El sector global del agua se encuentra bajo presión. Incorporando inteligencia y razonamiento en los sistemas de gestión, el incremento de la eficiencia operativa de forma sostenible es posible. Ante la revolución digital, la industria del agua comienza a explotar el poder de los datos y fruto de ello, son los sistemas cognitivos y el análisis predictivo los que contribuirán a una mejor gestión de tan preciado recurso.