El rol de la IA en la reducción de los riesgos de contaminación del agua Parte 2

Y la recopilación de datos es enorme. Los modelos de IA pueden monitorear miles de puntos de datos a la vez, detectando debilidades en infraestructuras antiguas, identificando caídas de

presión que indican daños en las tuberías e incluso prediciendo riesgos de contaminación estacional según las condiciones ambientales. Es lo más parecido a una bola de cristal que tiene la industria, y ya está demostrando su valor.

Comparación de riesgos para la calidad del agua: Agua de pozo vs. Agua de ciudad

No todas las aguas son iguales. El agua de pozo y el agua de ciudad se enfrentan a desafíos completamente diferentes, pero la contaminación es universal. La IA ayuda a ambas, adaptando modelos predictivos a sus vulnerabilidades únicas.

Agua de ciudad: Una red compleja con riesgos ocultos

El agua pública se somete a tratamiento, pero esto no garantiza que sea segura. La infraestructura está envejeciendo, se forman subproductos químicos en las tuberías y los eventos de contaminación pueden comenzar en cualquier parte del sistema. Una tubería principal rota puede contaminar el agua potable con óxido y plomo. Una falla en el tratamiento puede permitir que las bacterias se filtren sin ser detectadas. El análisis predictivo permite a las empresas de servicios públicos detectar puntos débiles antes de que se conviertan en crisis. Los modelos de IA analizan las redes de distribución, señalando inconsistencias en la presión, los niveles químicos y los caudales. ¿Un cambio repentino en la turbidez? Una tubería podría estar fallando. ¿Un patrón de crecimiento bacteriano cerca de la salida de una planta? El proceso de filtración podría necesitar ajustes. La IA convierte lo que solía ser una suposición, en inteligencia práctica.

Agua de Pozo: Un Sistema Sin Supervisión

Para los propietarios de pozos, la seguridad del agua es totalmente autogestionada. No existen análisis centralizados, ni filtración automática, ni un sistema de respaldo en caso de contaminación. La escorrentía agrícola, los metales pesados ​​y las toxinas naturales como el arsénico pueden filtrarse en las aguas subterráneas sin previo aviso. Por eso, el monitoreo basado en IA es una innovación para los pozos privados. Los modelos predictivos pueden rastrear factores ambientales como las precipitaciones, la saturación del suelo y el uso de las tierras cercanas para evaluar los riesgos de contaminación. Si las condiciones indican una mayor probabilidad de crecimiento bacteriano o infiltración química, la IA puede recomendar análisis antes de que surjan problemas. Es un nivel de protección al que los propietarios nunca antes habían tenido acceso.

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tomado de Water Innovations

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