Así es como IA ayuda a garantizar el agua para su futuro

En 2018, Ciudad del Cabo, Sudáfrica, se quedó sin agua. Este verano, Chennai, India, se secó, los residentes hicieron fila por horas para obtener el suministro de agua del gobierno.

La demanda global de agua crece de manera rápida – pero esta escasea cada vez más. Se estima que casi un tercio de la población mundial va a vivir en áreas con escasez de agua, de acuerdo con World Data Lab.

Con un incremento de la escasez impulsado por el cambio climático y una creciente población global, es crucial una mejor gestión de este recurso.

Así es como algunos beneficiarios del programa AI for Earth de Microsoft tratan de ayudar

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Monitorear el suministro de agua potable

Un equipo de investigadores en el Natural Capital Project de la Universidad de Stanford combina datos de teledetección con aprendizaje automático para detectar pequeñas presas y embalses. Estas estructuras entregan agua potable y generan energía hidroeléctrica, pero también pueden poner en riesgo a los ecosistemas si no se construyen y se gestionan de manera cuidadosa.

Desarrollado con Microsoft Azure, el algoritmo estará disponible de manera gratuita para el desarrollo sustentable de la comunidad.

Gestionar el agua en las megaciudades

La cada vez más creciente demanda de agua en India muy pronto va a superar su suministro. El doctor Yogesh Simmhan utiliza Internet de las Cosas (IoT) para ayudar a garantizar que las personas tienen acceso a un suministro asequible y seguro de agua. Esto puede ser un problema en áreas con poblaciones densas, en particular en las megaciudades (aquellas con poblaciones superiores a los 10 millones de personas), muchas de las cuales experimentan escasez de agua y acceso desigual.

Como parte de su trabajo con el proyecto EqWater, el doctor Simmhan utiliza analítica de datos y aprendizaje automático para entender las causas de las variaciones en el acceso al agua para vecindarios individuales; los algoritmos pueden ser utilizados para gestionar mejor el suministro, como una mejor programación del agua o para detectar fugas.

Al agrupar datos sobre áreas como el flujo de embalses, clima estacional y uso residencial, el equipo puede predecir los picos en la demanda e identificar deficiencias en el suministro.

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Un mejor entendimiento del clima

Un pronóstico mejorado de sequías e inundaciones se volverá cada vez más importante conforme el cambio climático impulsa eventos climáticos más extremos. El proyecto Center for Western Weather y Water Extremes, ubicado en el Instituto Scripps de Oceanografía en la UC San Diego, trabaja para incrementar su entendimiento de algunos de los fenómenos meteorológicos menos reconocidos que afectan al oeste de Estados Unidos.

Tales fenómenos son los ríos atmosféricos – grandes masas de vapor de agua en el cielo. Aunque poco se entiende de ellos, son conocidos por desencadenar intensas tormentas e inundaciones, y son los principales contribuyentes al suministro de agua. Del mismo modo, las sequías pueden ocurrir si no llegan en el momento o lugar esperado. El aprendizaje profundo ayuda al equipo a predecir su comportamiento.

Investigar el efecto de la pérdida de árboles

Las sequías, el cambio climático, incendios forestales y la infestación de insectos han contribuido a un incremento en la pérdida de árboles en el oeste de Estados Unidos, donde la salud de los bosques es una preocupación importante. Los árboles ayudan a prevenir inundaciones al absorber la lluvia y disminuir la escorrentía; contribuyen a los embalses de agua potable al ayudar a reponer los acuíferos y a purificar el agua; y desempeñan un rol vital en la captura de carbono.

Tony Chang y un equipo en la organización no lucrativa de investigación Conservation Science Partners utilizan cómputo en la nube y aprendizaje automático para evaluar la salud y biomasa de los árboles, utilizan imágenes de la NASA, la Sociedad Geológica de Estados Unidos, el Programa Nacional de Imágenes de Agricultura y otros. Estos datos son ligados a información sobre fuentes regionales de agua para descubrir conexiones entre la conservación y manejo de bosques y suministros de agua.

El análisis comenzó a aplicarse en California antes de ser lanzado al resto de la parte oeste de Estados Unidos.

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Predecir brote de algas dañinas

África Flores, investigadora en el Centro de Ciencias del Sistema Terrestre de la Universidad de Alabama, y su equipo, utilizan IA para analizar imágenes de satélite y modelos climáticos para ayudar a predecir brotes de algas dañinas. Estas colonias de algas sin control agotan el oxígeno en el agua y la hacen potencialmente tóxica para los seres humanos y la vida silvestre.

En su trabajo en el lago Atitlán en las Tierras Altas de Guatemala, utiliza aprendizaje automático para analizar datos sobre variables como caída de lluvia, temperatura y nubosidad. Ella espera que contar con una información de valor más profunda sobre las condiciones que podrían llevar a tales florecimientos, podría ayudar a las autoridades a tomar medidas preventivas y mejorar de manera potencial las prácticas agrícolas. Su plan es utilizar su algoritmo en otras masas de agua potable en Centro y Sud América.

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