La UPM desarrolla nuevas tecnologías de ingeniería de datos en la detección de contaminantes en agua

La contaminación debida a la presencia de sustancias ajenas al medio natural puede generar importantes daños a la flora y fauna de ríos y embalses, así como a la explotación adecuada de estos recursos. Por tanto, la detección temprana de la presencia de estas sustancias resulta fundamental. Un equipo de investigadores de la UPM ha desarrollado un sistema que consigue detectar de forma muy rápida la presencia de sustancias contaminantes en el agua según el análisis del espectro generado al iluminar la muestra de agua con luz ultravioleta. El equipo de investigación ha utilizado técnicas de ingeniería de datos exportables a mini-ordenadores (que pueden ser instalados en redes distribuidas o transportables en drones) que permiten desarrollar sistemas de monitorización en medios acuáticos para detectar la presencia de contaminantes de manera acelerada.

El agua de ríos y embalses es un bien que, debido a varios factores (explotación agraria, cambio climático, aumento de población urbana…) es cada vez más escaso. Esto obliga a una gestión y cuidado eficiente de este recurso. Actualmente existen sistemas que miden en tiempo real parámetros generales que son indicativos de la calidad del agua. También existe una red de análisis en laboratorio de muestras de agua que han sido recogidas en diversos puntos con distintas periodicidades. A este respecto, la evolución de procesadores de pequeño tamaño hace posible que se puedan desarrollar sistemas de detección que apliquen técnicas de ingeniería de datos que estaban reservadas a equipos de medida mucho más voluminosas.

El sistema que está desarrollando un grupo de investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería y Sistemas de Telecomunicación (ETSIST) de la UPM se basa en la fluorescencia. Cada sustancia a detectar presenta una huella o espectro propio y distinguible si se realiza el procesado de datos adecuado. El nuevo método se basa en uno ya utilizado desde hace tiempo en aparatos de laboratorio, pero dado que el que se está desarrollando pretende ser utilizado en mini ordenadores de placa única (SBC), económicos y de pequeño tamaño, es necesaria una optimización de los procesados de información que se llevan a cabo en este tipo de sistemas, para obtener resultados fiables en tiempo real.

En el trabajo desarrollado se presenta un proceso de preparación de los datos para que puedan ser comparados con los almacenados en una base de datos generada previamente en el laboratorio. Este proceso implica el filtrado, la normalización y el acotado del espectro obtenido. La descomposición del espectro resultante en funciones sencillas que pueden ser almacenadas con pocos registros, agilizan enormemente el proceso de comparación si se introducen además algoritmos que reduzcan los tiempos de procesado. "Los resultados son alentadores, y pretendemos avanzar aplicando además técnicas de autoaprendizaje, de forma que pueda aumentarse la base de datos sin que disminuya la velocidad de detección", señala José Arqués, uno de los investigadores que participan en el trabajo, quien añade: "En un futuro, el proyecto va a integrar la ingeniería de datos en el mini-ordenador y va a crear estructuras distribuidas de información que nos alerten en tiempo real de los episodios de contaminación que puedan existir, o del cambio en las condiciones ecológicas del agua. Para ello, podrían emplearse nuevos métodos como drones aéreos y acuáticos".