DATAWATERIA
Inteligencia Artificial para anticiparnos a las fugas y optimizar el consumo de aguaDe monitorizar lo que está ocurriendo a anticipar lo que puede ocurrir.
DataWaterIA es un proyecto de I+D desarrollado por Perfect Numbers para incorporar Inteligencia Artificial a nuestra solución IoT DataWater, avanzando hacia una gestión del agua más predictiva, eficiente y sostenible.
El proyecto combina datos procedentes de sensores y contadores, comunicaciones IoT y modelos de Inteligencia Artificial para detectar comportamientos anómalos asociados a posibles fugas y predecir la evolución futura del consumo de agua.
¿Y si pudiéramos detectar una fuga antes de verla?
¿Y si pudiéramos anticipar cuánta agua vamos a necesitar?
UNA NUEVA GENERACIÓN DE DATAWATER
DataWaterIA supone la evolución de nuestra solución de monitorización hacia una gestión predictiva del agua.
A los datos obtenidos en tiempo real mediante sensores y dispositivos IoT incorporamos una nueva capa de Inteligencia Artificial capaz de analizar históricos, identificar patrones y detectar comportamientos anómalos.
El objetivo es transformar los datos en información útil para anticipar posibles fugas, prever consumos y facilitar una gestión más eficiente y sostenible de los recursos hídricos.
¿QUÉ QUEREMOS CONSEGUIR CON DATAWATERIA?
Detectar comportamientos anómalos que puedan indicar una posible fuga de agua.
Reducir el tiempo entre la aparición de una incidencia y su detección.
Predecir la evolución futura del consumo a partir de datos históricos.
Anticipar periodos de mayor demanda y mejorar la planificación del abastecimiento.
Convertir los datos recogidos por DataWater en información útil para la toma de decisiones.
Reducir pérdidas de agua y contribuir a una gestión hídrica más eficiente y sostenible.
Resumen proyecto DataWaterIA
01. EL RETO
Cada Litro Cuenta
Las fugas no detectadas constituyen uno de los grandes problemas de las redes de abastecimiento. Una pequeña pérdida mantenida durante días o semanas puede suponer miles de litros de agua desperdiciados antes de ser localizada.
A este problema se suma otro desafío: prever cuánto agua será necesaria en las próximas horas o días.
Conocer únicamente lo que está sucediendo ya no es suficiente.
El verdadero salto tecnológico consiste en utilizar los datos históricos y actuales para anticipar situaciones futuras y ayudar a los gestores a tomar decisiones antes de que aparezca el problema.
DataWaterIA nace precisamente con ese objetivo.
02. DE DATAWATER A DATAWATERIA
De la monitorización a la predicción
DataWater permite conocer en tiempo real parámetros como niveles, consumos y calidad del agua y generar alarmas cuando se producen determinadas situaciones.
DataWaterIA añade una nueva capa de inteligencia.
DataWater
Monitoriza → registra → muestra → alerta.
DataWaterIA
Monitoriza → aprende → analiza → predice → alerta.
La Inteligencia Artificial permite analizar grandes cantidades de datos históricos, reconocer patrones de funcionamiento y detectar comportamientos que pueden pasar desapercibidos mediante una supervisión convencional.
De esta forma evolucionamos desde una gestión fundamentalmente reactiva hacia una gestión predictiva del agua.
03. DOS GRANDES OBJETIVOS
Detectar posibles fugas antes
El sistema analiza continuamente los datos procedentes de la infraestructura y busca anomalías o comportamientos diferentes al patrón habitual de consumo.
Cuando aparece una desviación significativa, el sistema puede identificarla y generar una alerta para facilitar su revisión.
El objetivo es reducir el tiempo que transcurre entre la aparición de una fuga y su detección.
Predecir el consumo futuro
Los modelos analizan series históricas de consumo para identificar patrones y estimar cómo evolucionará la demanda.
Estas predicciones permiten anticiparse a periodos de mayor consumo y mejorar la planificación de los recursos disponibles.
04. ¿CÓMO FUNCIONA?
IoT + Datos + Inteligencia Artificial
El funcionamiento de DataWaterIA comienza sobre el terreno.
Los sensores y contadores instalados en diferentes puntos de la red recopilan información sobre el comportamiento del agua.
Los datos se transmiten mediante comunicaciones IoT y se integran en la infraestructura de DataWater.
A partir de ahí comienza el trabajo de la Inteligencia Artificial:
1. Captura de datos
Sensores, contadores y dispositivos DataWater recopilan información.
2. Comunicación
Los dispositivos transmiten los datos hasta la plataforma.
3. Histórico
La información queda registrada para construir series temporales.
4. Inteligencia Artificial
Los algoritmos analizan patrones, tendencias y anomalías.
5. Predicción
El sistema estima consumos futuros e identifica comportamientos compatibles con posibles fugas.
6. Información para el usuario
Los resultados se integran en las herramientas de DataWater para facilitar la toma de decisiones.
El piloto contempló además una arquitectura con contadores LoRaWAN, gateways y dispositivos DataWater, con mediciones tanto en puntos finales como intermedios de la red para disponer de información segmentada.
05. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Los datos empiezan a trabajar por nosotros
Una infraestructura conectada puede generar enormes cantidades de información.
El reto no consiste únicamente en almacenarla, sino en convertir esos datos en conocimiento útil.
Durante el proyecto se han trabajado técnicas de análisis de series temporales y detección de anomalías para estudiar el comportamiento del consumo de agua.
Entre los modelos considerados en el proyecto se encuentran tecnologías como LSTM para predicción de series temporales e Isolation Forest para detección de anomalías, además de otras alternativas analizadas durante el desarrollo.
El objetivo no es utilizar Inteligencia Artificial porque esté de moda.
El objetivo es mucho más sencillo:
utilizar los datos para detectar antes, decidir mejor y desperdiciar menos agua.
06. VALIDACIÓN EN ENTORNO REAL
Del algoritmo al terreno
Un modelo de Inteligencia Artificial solo tiene valor si funciona fuera del laboratorio.
Por eso DataWaterIA fue concebido como un proyecto de validación en condiciones reales.
El piloto planteó la instalación de contadores en distintos niveles de una red de distribución: tanto en puntos finales de consumo como en zonas intermedias.
Esta arquitectura permite comparar caudales y consumos entre diferentes puntos, obtener información mucho más precisa sobre el comportamiento de la red y disponer de los datos necesarios para entrenar y validar los modelos.
Las comunicaciones entre los diferentes elementos se realizan mediante tecnología LoRa, utilizando gateways para recoger y transmitir la información hacia la plataforma DataWater.
07. UNA NUEVA FORMA DE GESTIONAR EL AGUA
Aquí haría un bloque muy visual con cinco beneficios.
💧 Menos pérdidas
Detección más temprana de comportamientos asociados a posibles fugas.
📊 Mejor planificación
Predicción de la evolución del consumo.
⚡ Mayor eficiencia
Mejor utilización de las infraestructuras y de los recursos asociados al abastecimiento.
🔔 Gestión proactiva
Información y alertas que ayudan a actuar antes.
🌱 Mayor sostenibilidad
Tecnología orientada a reducir el desperdicio de un recurso cada vez más valioso.
08. TECNOLOGÍA QUE TAMBIÉN CONTRIBUYE A LA SOSTENIBILIDAD
Innovar para utilizar mejor los recursos
DataWaterIA persigue que la digitalización tenga un impacto tangible.
Detectar antes una fuga significa reducir agua perdida.
Predecir mejor la demanda significa planificar mejor el abastecimiento.
Optimizar el funcionamiento de las instalaciones puede significar también reducir energía, desplazamientos y costes operativos.
Por ello el proyecto está directamente relacionado con el ODS 6 — Agua limpia y saneamiento y el ODS 12 — Producción y consumo responsables, objetivos expresamente recogidos en la memoria del proyecto.
09. EL PROYECTO EN CIFRAS
Aquí haría un bloque muy visual con cinco beneficios.
💧 Menos pérdidas
Detección más temprana de comportamientos asociados a posibles fugas.
📊 Mejor planificación
Predicción de la evolución del consumo.
⚡ Mayor eficiencia
Mejor utilización de las infraestructuras y de los recursos asociados al abastecimiento.
🔔 Gestión proactiva
Información y alertas que ayudan a actuar antes.
🌱 Mayor sostenibilidad
Tecnología orientada a reducir el desperdicio de un recurso cada vez más valioso.
10. INNOVACIÓN DESDE GALICIA
Tecnología desarrollada desde Vilalba para afrontar un problema global
Desde Perfect Numbers trabajamos en la aplicación de IoT, Big Data e Inteligencia Artificial a problemas reales de empresas y administraciones.
DataWaterIA representa un nuevo paso en esa estrategia: evolucionar nuestros dispositivos desde la captura y monitorización de información hacia sistemas capaces de interpretar los datos y ayudar a anticipar lo que puede suceder.
Porque digitalizar no consiste simplemente en instalar sensores.
Consiste en convertir los datos en mejores decisiones.
¿Quieres conocer cómo aplicamos IoT e Inteligencia Artificial a la gestión del agua?
Descubre cómo DataWater transforma los datos de tus instalaciones en información útil para mejorar el control, anticipar incidencias y optimizar la gestión del agua.
Monitorización en tiempo real, alertas y tecnología IoT para una gestión más eficiente y sostenible.
Preguntas frecuentes
¿Qué es DataWaterIA?
DataWaterIA es un proyecto de I+D desarrollado por Perfect Numbers para incorporar Inteligencia Artificial a la tecnología DataWater. Su objetivo es evolucionar desde la monitorización en tiempo real hacia una gestión predictiva, utilizando los datos para detectar anomalías, anticipar posibles fugas y prever la evolución del consumo de agua.
¿Cómo puede la Inteligencia Artificial ayudar a detectar una fuga?
Los modelos analizan los datos recogidos por la infraestructura y aprenden sus patrones habituales de funcionamiento. Cuando el comportamiento del consumo se desvía significativamente de esos patrones, el sistema puede identificar la anomalía y señalarla como una posible fuga para facilitar una actuación más temprana.
¿DataWaterIA también puede predecir el consumo de agua?
Sí. Uno de los objetivos del proyecto es analizar las series históricas de consumo para identificar patrones y estimar su evolución futura. Esto permite anticipar periodos de mayor demanda y disponer de más información para planificar la gestión de los recursos.
¿Qué tecnologías utiliza DataWaterIA?
El proyecto combina sensores y contadores, dispositivos IoT, comunicaciones LoRaWAN, almacenamiento y tratamiento de datos e Inteligencia Artificial. Todo ello permite construir una cadena que va desde la captura de información sobre el terreno hasta su análisis y utilización para apoyar la toma de decisiones.
¿Qué beneficios puede aportar esta tecnología a la gestión del agua?
Una detección más temprana de anomalías puede ayudar a reducir pérdidas de agua, mientras que la predicción del consumo facilita una mejor planificación. El objetivo final es conseguir una gestión más proactiva, eficiente y sostenible de las infraestructuras hídricas.
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