Auge de gemelos digitales en la toma de decisiones en los servicios de agua

A medida que el clima se vuelve más impredecible, las grandes tormentas pueden causar estragos en los sistemas de infraestructura hídrica, provocando desbordamientos e inundaciones. A pesar de los controles y las instalaciones de clima húmedo, las tormentas siguen afectando a las ciudades y a los servicios de agua de tal forma que los modelos hidráulicos más antiguos no pueden pronosticarlo. Sin embargo, hoy en día hay mejores formas de utilizar los datos para guiar la forma en que los sistemas reaccionan a las tormentas.

"Hace cinco años, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático comenzaron a surgir como una tecnología viable para los servicios de agua, y mucho ha llovido desde entonces2, explica Luis Montestruque, vicepresidente de Soluciones Digitales de Xylem. "Sin embargo, no ha habido buenos esquemas para conectar estas nuevas tecnologías con el fin de que las empresas de servicios públicos puedan beneficiarse de su máximo potencial".

Montestruque compara la evolución de los sistemas de apoyo a las decisiones en los servicios de agua con el desarrollo de la tecnología inteligente en los automóviles. "No hace mucho tiempo, los sistemas de navegación asistida por GPS se convirtieron en la tendencia dominante», dice. «Hoy en día, es casi imposible comprar un coche sin uno. De hecho, si compras un coche de gama media es muy probable que sea capaz de devolverte al carril si empiezas a desviarte. Muchos coches ahora son capaces de conducir completamente solos. Es probable que esto se convierta en una característica de serie en unos pocos años. Estos sistemas entran en la categoría de sistemas de apoyo a las decisiones", afirma.

Cómo funcionan los sistemas de apoyo a las decisiones

Los sistemas de apoyo a la decisión (DSS, por sus siglas en inglés, decision support systems) son sistemas informáticos que ayudan a las personas a tomar decisiones para alcanzar un determinado objetivo. En algunos casos, son capaces de hacerlo automáticamente. Los DSS son útiles porque pueden tener en cuenta una multitud de variables y pueden ayudar a las personas a alcanzar objetivos de manera más rápida y económica. Lo hacen utilizando un esquema sencillo: sentir, predecir y actuar.

En primer lugar, el DSS utiliza los datos de los sensores o los datos de otros sistemas para determinar el estado actual del sistema objetivo. En segundo lugar, el DSS utiliza un modelo para predecir los posibles resultados en el contexto de una variedad de estrategias operacionales. Y en tercer lugar, el DSS utiliza un motor analítico con el fin de buscar la estrategia óptima que permita alcanzar los objetivos deseados.

"El uso de sistemas de apoyo a las decisiones que utilizan el esquema de sentir-predecir-actuar en los servicios de agua no es algo nuevo", dice Montestruque. "Desde hace al menos una década hemos implementado sistemas de apoyo a la decisión en las alcantarillas, para evitar desbordamientos e inundaciones, en las plantas de tratamiento de aguas residuales, para reducir el consumo de energía, y en las redes de agua potable, para encontrar fugas y reducir el consumo de energía. Lo que ha cambiado es que las nuevas tecnologías han ayudado a reducir el coste de la implementación de estos sistemas de apoyo a las decisiones. Por ejemplo, las tecnologías del Internet de las Cosas (IoT) permiten a las empresas desplegar de manera económica cientos de sensores accionados por pilas en ubicaciones conflictivas".

Uso de gemelos digitales para entender la infraestructura

"Una tecnología, sin embargo, ha transformado por completo la forma en que se implementan los sistemas de apoyo a las decisiones", apunta Montestruque. "Es la tecnología de los gemelos digitales, si bien tampoco es algo nuevo. Los gemelos digitales son representaciones digitales de la infraestructura. Los conocemos desde hace mucho tiempo como modelos y representan la forma en que entendemos el funcionamiento de nuestra infraestructura".

Tradicionalmente, los gemelos digitales han sido construidos usando lo que se llama ´primeros principios´. Estos modelos de primeros principios utilizan ecuaciones físicas, químicas o biológicas para simular la infraestructura. La construcción y calibración de los modelos de primeros principios puede ser un proceso largo y costoso. Los sistemas de apoyo a las decisiones construidos en base a los modelos de primeros principios son eficientes, pero no pueden aprender de las experiencias pasadas a menos que alguien calibre sus modelos.

"Recientemente, hemos estado aumentando nuestros gemelos digitales con aprendizaje automático, permitiéndoles aprender continuamente", dice Montestruque. "Esto es importante porque estos gemelos digitales son capaces de utilizar los datos del pasado y ´calibrarse´ automáticamente para representar mejor la infraestructura. Esto se traduce, por lo general, en una reducción significativa de los costes de construcción de modelos, con el consiguiente resultado de un gemelo digital que es altamente y continuamente preciso".

El cambio de paradigma a la inteligencia de decisiones

Los gemelos digitales de mayor rendimiento combinan los modelos de primeros principios en áreas de baja incertidumbre, como las tuberías del sistema hidráulico, con el aprendizaje automático en áreas de mayor incertidumbre, como el sistema hidrológico en las alcantarillas. "Es al combinar los sistemas de apoyo a las decisiones con los gemelos digitales cuando podemos obtener algo único: un sistema de apoyo a las decisiones capaz de aprender y adaptarse continuamente", dice Montestruque.

"Llamamos a este nuevo cambio de paradigma ´inteligencia de decisiones´. Por ejemplo, con la inteligencia de decisiones somos capaces de manejar una planta de tratamiento de aguas residuales sintetizando el historial de la última década operativa en un gemelo digital. Y cada vez que ocurre un nuevo evento, el sistema aprende más y se vuelve más preciso. Ahora, al aparecer una tormenta en el horizonte, la inteligencia de decisiones de una ciudad puede empezar a buscar automáticamente entre miles de estrategias posibles. Probablemente ha experimentado algo similar antes".

Utilizando la inteligencia de decisiones para manejar los sistemas de alcantarillado, las ciudades pueden reducir los desbordamientos e inundaciones a una fracción del coste de las soluciones tradicionales, logrando una diferencia duradera para las comunidades de todo el mundo.

Para saber más sobre la inteligencia de decisiones, descargue el folleto de Xylem: The Power of Decision Intelligence.