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Sala de prensa

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'Machine Learning' para mejorar la gestión del sistema de agua urbano del área de A Coruña

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¿Cómo determinar cuánto abrir los sistemas de desagüe (compuertas y válvulas de descarga) de una presa para dar un servicio óptimo a la población y mantener el caudal ecológico al mismo tiempo que optimizamos las reservas?

Bajo este tipo de premisa surgió la participación de dos empresas coruñesas: Improving Metrics, especializada en análisis de datos e Inteligencia Artificial, y Emalcsa, empresa municipal de aguas, en el proyecto europeo Brain-IoT, enmarcado en el programa Horizonte 2020 y financiado con 5 millones de euros. A estas dos se suma una tercera, TECDESOFT, que colabora desde hace años con Emalcsa en el diseño y despliegue de los sistemas de monitorización, entre los que se incluye toda la instrumentación de la presa de Cecebre y el aplicativo SICA (Sistema Información Ciclo del Agua) que lo soporta.

En BRAIN-IoT, la infraestructura de gestión del agua de Emalcsa se utiliza como un conjunto de casos de uso que demuestran cómo la plataforma y las herramientas desarrolladas por Improving Metrics, se pueden utilizar para resolver escenarios del mundo real como, por ejemplo, el funcionamiento del desagüe de la presa de Cecebre mediante la operación con sus compuertas y válvulas de desague.

Periódicamente se determina la cantidad de agua a aliviar de la presa en función del gasto previsto, las necesidades de caudal ecológico y el nivel del embalse. Esto precisa la apertura de las válvulas de desagüe y las compuertas para proporcionar un nivel óptimo de flujo de agua al río. Esta decisión se basa principalmente en la precipitación del agua (últimos días y pronóstico), el nivel actual de volumen de agua en la presa y los valores de días anteriores. Partiendo de estos datos, y haciendo uso de modelos de Machine Learning, los expertos en inteligencia artificial de Improving Metrics han desarrollado algoritmos de aprendizaje automático basados en datos de la presa de los últimos 40 años, que Emalcsa tiene almacenados en su plataforma IoT SICA. Para ello, los datos disponibles y los resultados esperados para esa predicción se incorporan a un modelo de Machine Learning que se adapta, aprende y se comporta de forma equivalente a un conjunto de reglas.

El proyecto está en fase de desarrollo y se espera poder probarlo en octubre de 2019. Para ello Emalcsa y la UDC, con la colaboración del CITEEC y TECDESOFT está construyendo un simulador de red de distribución donde se verificará y calibrará el algoritmo sin que afecte al funcionamiento de la red y pueda comprometer la garantía de abastecimiento.

 

¿Qué es BRAIN-IOT?

Los objetivos técnicos de BRAIN-IOT son lograr que dispositivos IoT heterogéneos sean capaces de cooperar en tareas complejas, con un comportamiento autónomo, a través de federaciones altamente dinámicas, capaces de soportar operaciones seguras y escalables. Además, aspira a establecer métodos seguros de Autenticación, Autorización y Contabilidad (AAA) en escenarios IoT, y proporcionar soluciones para el control de la privacidad. De este modo, se aspira a desarrollar un sistema de integración rápida, que respalde el comportamiento cooperativo inteligente y que permita la puesta en marcha de aplicaciones descentralizadas basadas en IoT. La intención es ofrecer herramientas que permitan la toma de decisiones basada en datos de forma autónoma y segura. 

Las aspiraciones estratégicas de BRAIN-IOT son demostrar la viabilidad de un enfoque totalmente descentralizado, a través de una cooperación estrecha entre comunidades internacionales abiertas, y en la que cada una de las partes (tanto agentes públicos como privados) pueda decidir qué combinación de plataformas IoT es la que se adapta mejor a sus necesidades. De este modo, se facilita la competencia leal entre los proveedores de productos y servicios del Internet de las Cosas, dispuestos a formar parte de ecosistemas empresariales colaborativos, respetuosos con la privacidad y la propiedad de los datos.

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