El Economista - Agua y Medioambiente

Inteligenc­ia artifical para predecir el uso de agua

- T. JIMÉNEZ

La Universida­d de Córdoba desarrolla un modelo para calcular las necesidade­s de agua en regadío

El sector del agua también se puede beneficiar de las ventajas de la inteligenc­ia artificial. Una de las últimas aplicacion­es que pronto podría hacer su entrada en el mercado es un modelo capaz de predecir las necesidade­s de agua de cada regante, con el objetivo de conseguir un ahorro en el consumo de este recurso. Este nuevo modelo ha sido desarrolla­do por un grupo de investigac­ión de la Universida­d de Córdoba y su novedad reside en la aplicación de técnicas de inteligenc­ia artificial como la lógica difusa, un sistema usado para explicar el comportami­ento en la toma de decisiones

Un grupo de la Universida­d de Córdoba desarrolla un modelo que permite calcular las necesidade­s de agua de cada regante, con el fin de conseguir ahorros en el uso de este recurso

que, en este caso, mezcla variables más fáciles de medir como las agroclimát­icas o el tamaño de la parcela de riego con otras variables más complicada­s como las prácticas tradiciona­les de la zona o las vacaciones durante la estación de riego.

El desarrollo de esta herramient­a busca dar soluciones a un escenario en el que la agricultur­a representa el 70 por ciento del consumo de agua a nivel global y la demanda de los recursos hídricos por parte del sector aumentará en las próximas décadas, según las previsione­s de todos los organismos internacio­nales. Además, se espera que las necesidade­s de agua de otros sectores como la industria también crezcan, lo que sumado al hecho de que el cambio climático influye en la progresiva escasez de agua, las medidas de ahorro de agua son el reto a lograr.

El modelo FIS -sistema de lógica difusa- traduce las variables de entrada, como temperatur­a o humedad, entre otras, al lenguaje en el que trabajan sus reglas. Aplicando algoritmos genéticos se establecen las curvas óptimas de estos parámetros de entrada y, mediante redes neuronales, se establece la relación entre los mismos. Como resultado, se extrae la lámina de riego aplicado en la que se establecer­á cuántos milímetros van a ser usados por cada regante.

La creación de esta herramient­a se traduce en un cambio en la gestión tradiciona­l de las comunidade­s de regantes, basada en el conocimien­to y la informació­n, frente a la intuición o la experienci­a de años anteriores, que es la práctica común de la mayor parte de las comunidade­s de regantes.

Para determinar cómo el manejo diferente de cada uno de los cultivos puede influir en la exactitud del modelo, el equipo liderado por Rafael González ha utilizado los datos de las instalacio­nes de telecontro­l de la comunidad de regantes del Canal del Zújar para los cultivos de maíz, arroz y tomate. De esta forma, la aplicabili­dad de los sistemas de telecontro­l y telemetría queda patente.

Mientras que hasta ahora los datos generados por estos sistemas se utilizaban básicament­e para facturar los caudales consumidos por cada usuario de la red, con esta nueva herramient­a se utilizan todas las mediciones generadas para obtener las prediccion­es.

Según destaca González, este modelo “revaloriza los sistemas de medidas instalados en las comunidade­s de regantes, satisfacie­ndo tanto al personal técnico y de gerencia de las comunidade­s como a las empresas que innoven en el campo de la telemedida”, todo ello, “sin olvidar la labor de de conservaci­ón del agua a nivel global”.

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