El agua es un bien cada vez más escaso, por eso una correcta gestión del uso de la misma es esencial para garantizar el abastecimiento en épocas de sequía. En países como España, acostumbrado a sufrir largos periodos de escasez de agua, gestionar el agua embalsada es fundamental . ¿Cómo predecir cuánto abrir las compuertas de una presa para dar un servicio óptimo a la población?
Bajo este tipo de premisa surgió la participación de dos empresas coruñesas Improving Metrics, especializada en análisis de datos e Inteligencia Artificial, y EMALCSA, empresa municipal de aguas de La Coruña, en el proyecto europeo Brain-IoT, enmarcado en el programa Horizonte 2020 y financiado con 5 millones de euros.
Machine Learning permitirá gestionar el agua embalsada en la presa de Cecebre en La Coruña
En BRAIN-IoT, la infraestructura de gestión del agua de EMALCSA de La Coruña se utiliza como un conjunto de casos de uso que demuestran cómo la plataforma y las herramientas desarrolladas por Improving Metrics, se pueden utilizar para resolver escenarios del mundo real como, por ejemplo, el funcionamiento de las compuertas de la presa de Cecebre, para gestionar el agua embalsada de la presa que abastece a la población gallega.
Cada día se debe tomar una decisión con respecto a cuánto se abrirán las compuertas para proporcionar un nivel óptimo de flujo de agua al río. Esta decisión se basa principalmente en la precipitación del agua (últimos días y pronóstico), el nivel actual de volumen de agua embalsada en la presa y los valores de días anteriores. Partiendo de estos datos, y haciendo uso de modelos de Machine Learning, los expertos en inteligencia artificial de Improving Metrics han desarrollado algoritmos de aprendizaje automático basados en datos de la presa de los últimos 40 años. Para ello, los datos disponibles y los resultados esperados para esa predicción se incorporan a un modelo de Machine Learning que se adapta, aprende y se comporta de forma equivalente a un conjunto de reglas.
El proyecto está en fase de desarrollo y se espera probarlo en octubre de 2019.
