Inteligencia artificial con aplicaciones al tratamiento de aguas residuales. El desarrollo de las ciudades lleva aparejado un irremediable aumento del consumo de recursos. Por ello, investigadores de la Universidad de Chicago, han desarrollado un sistema que emplea la inteligencia artificial para optimizar la gestión del agua residual. 

Un menor consumo de recursos para un mundo más sostenible. Los miembros del estudio, han llevado a cabo un doble proyecto que pretende alcanzar un proceso eficiente para el tratamiento de agua pero con un gasto energético menor.

Machine learning para la recuperación de energía, nutrientes y agua dulce

El agua es fundamental para la economía y la seguridad. Como indica Junhong Cheng, profesor de la Universidad de Chicago, el agua es esencial para asegurar la vida y un desarrollo económico próspero. Por ello, el futuro, tanto social como económico, depende de disponer de un agua potable como recurso. La necesidad de innovar en el tratamiento de agua, viene condicionada fuertemente por la limitación que el agua presenta.

Implementación de inteligencia artificial para el tratamiento de agua. Los miembros de la investigación, utilizarán esta tecnología para mejorar la recuperación de energía, nutrientes y agua dulce dentro de las aguas residuales municipales. El propósito del estudio es hacer del sistema de tratamiento de agua actual de Estados Unidos, un sistema inteligente.

El proyecto, pone a la IA, al servicio del tratamiento del agua residual municipal

Machine learning para la mejora del proceso de recuperación de recursos. Dentro de la investigación, el machine learning adquiere una función clave, automatizar el aprendizaje en línea de la dinámica del sistema y, de esta manera, optimizar la recuperación de recursos. Esta técnica, permitirá el análisis y modelado de las diferentes etapas, acorde a los conocimientos tanto científicos como de eficiencia económica.

Las aguas municipales podrían suponer sólo el inicio de un modelo revolucionario. La idea de disfrutar de un sistema inteligente que optimice el proceso de recuperación de aguas residuales municipales, es aplicable a otros sectores. El mismo paradigma debería ser aplicable a otras aguas necesarias de tratamiento, tales como las industriales o las agrícolas. De esta forma se reduciría la emisión de carbono y el consumo de energía.

Un sistema de tratamiento inteligente, sería aplicable a otros tipos de agua como industriales o agrícolas

Detección y eliminación de contaminantes con  ciencia de datos

Eliminación de sustancias indeseadas del agua a tratar. Se ha desarrollado, además, otro proyecto con el fin de conocer las posibilidades que ofrece la Inteligencia Artificial. Concretamente, se pretende hallar su aplicación dentro de la ingeniería molecular. Esta investigación tiene por objetivo suprimir la presencia de contaminantes en el fluido a tratar.

La detección de sustancias nocivas requieren tiempo, equipos y personal. La presencia de sustancias en el agua como son el polifluoroalquilo y las PFAS, es potencialmente peligroso tanto para el medio ambiente como para la salud. La alta presencia de este tipo de contaminación, superando los 4.000 sólo en la familia PFAS impide el uso de métodos convencionales. Los equipos actuales para la detección de este tipo de sustancias, requieren de una gran cantidad de tiempo y personal.

Los equipos actuales para la detección de PFAS ofrecen un consumo elevado de tiempo y personal

Inteligencia Artificial para la eliminación de sustancias indeseadas. Profesionales de la Universidad de Chicago, en colaboración con Argonne, buscan la eliminación de contaminación del agua, a través de la Inteligencia Artificial. Para ello, se ha creado una plataforma donde la Inteligencia Artificial pueda dar lugar a sondas químicas que identifiquen y supriman sustancias nocivas del agua.

Ciencia de datos para la detección de más contaminantes. El proyecto, espera que, en un siguiente paso, la ciencia de datos empleada en el estudio, permita que, la detección de sustancias, sea ampliable a otras sustancias. Entre ellas, las que tienen origen farmacéutico. De esta forma, la Inteligencia Artificial puede ser una poderosa herramienta para mejorar la salud de la población.

La detección a través de IA, es aplicable a otros tipos de sustancias como  las farmacéuticas

Conclusión

La tecnología al servicio de la innovación. La ciencia es un gran árbol cuyas ramas permiten afrontar el reto de la sostenibilidad desde amplias perspectivas. Un ejemplo de ello es la investigación que en este artículo presentamos, la Inteligencia Artificial. Observando tanto al machine learning como a la ciencia de datos, comprobamos que, el futuro pasa por ser “inteligente”.

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