De la sensórica a la IA: innovando en la detección de fugas y mantenimiento de infraestructuras hídricas
Daniel Mediano Guillén, Head of Product and Technology de Aganova, Pablo Báez Linero, Data & AI Lead, y Alejandro Unda García, R&D Engineer, imparten la conferencia “De la sensórica a la IA: innovando en la detección de fugas y mantenimiento de infraestructuras hídricas”. La actividad tendrá lugar el próximo día 22 de abril de 2025 a las 18:15 horas en la cuarta planta del edificio azul del CATEPS, Centro Andalucía Tech de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Sevilla (Isla de la Cartuja).
En un contexto de creciente presión sobre los recursos hídricos, la gestión eficiente del agua se ha convertido en una prioridad a nivel global. Las fugas en redes de distribución, el envejecimiento de infraestructuras y la dificultad para acceder a zonas críticas han impulsado la adopción de tecnologías avanzadas. Entre ellas, la sensórica y la inteligencia artificial (IA) destacan como pilares de una revolución silenciosa pero crucial en el sector del agua.
La sensórica ha sido el punto de partida. Durante años, sensores de presión, caudal, temperatura y calidad del agua han sido instalados a lo largo de las redes hídricas para proporcionar datos en tiempo real sobre el estado del sistema. Estos dispositivos permiten detectar cambios anómalos que podrían indicar una fuga, obstrucción o deterioro estructural. Sin embargo, el verdadero salto cualitativo se ha dado con la incorporación de la inteligencia artificial, que transforma esos datos en conocimiento útil para la toma de decisiones.
La IA, y en particular el aprendizaje automático (machine learning), permite identificar patrones complejos en grandes volúmenes de datos que resultarían invisibles para el análisis humano. Por ejemplo, algoritmos entrenados con históricos de consumo y condiciones hidráulicas pueden anticipar la aparición de fugas incluso antes de que se hagan evidentes. De este modo, se reduce el tiempo de respuesta, se optimizan los recursos de mantenimiento y se minimiza la pérdida de agua.
Además de la detección temprana de fugas, la IA está mejorando la planificación del mantenimiento de las infraestructuras. Los modelos predictivos pueden evaluar el riesgo de fallo en componentes específicos como válvulas, bombas o tramos de tubería, priorizando intervenciones según criterios de criticidad y coste-beneficio. Esta estrategia, conocida como mantenimiento predictivo, supera con creces los métodos tradicionales de mantenimiento correctivo o preventivo, al evitar interrupciones imprevistas y prolongar la vida útil de los activos.
Este ciclo de conferencias está especialmente dirigido al alumnado del Máster Oficial en Sistemas Inteligentes en Energía y Transporte (Especialidad Smart Cities), una iniciativa conjunta entre la Universidad de Sevilla y la Universidad de Málaga, enmarcada dentro del Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech.
