El mayor problema de la gestión de las cuencas hidrológicas radica en su impredecibilidad, y esta proviene de su altísima complejidad.
La impredecibilidad no permite a los gestores de cuencas aprovechar al máximo los caudales, planificar mejor los riegos agropecuarios, verificar el caudal ecológico en tramos con centrales eléctricas que las utilizan y, en los peores casos, evitar episodios de inundaciones que cada 15 o 20 años provocan innumerables daños.
- Aprovechar al máximo los caudales.
- Planificar mejor los riegos agropecuarios.
- Verificar el caudal ecológico en tramos con centrales eléctricas.
- Evitar episodios de inundaciones.
El elevado coste de los estudios ad hoc para cada cuenca
En España, los gestores de cuencas acuíferas son las confederaciones hidrográficas, mientras que en el resto del mundo son otros los organismos públicos que encargan a despachos de ingeniería estudios ad hoc para cada cuenca.
Estos estudios ad hoc son costosos, individuales por cuenca y estáticos: al cabo de poco tiempo pueden estar totalmente obsoletos. Además, si cada uno de estos organismos puede gestionar entre 20 y 40 cuencas, el coste de los estudios es tan alto que muchas veces no llega ni a plantearse.
La innovación que propone Neurite
Neurite, cuyo equipo fundador lleva más de 30 años trabajando con confederaciones hidrográficas, conoce bien esta problemática.
Fruto de esta prolongada experiencia, la innovación que propone Neurite es sustituir dichos estudios, tan costosos y tan pronto obsoletos, por una plataforma analítica de datos en SaaS (Software As A Service) que genere predicciones inmediatas.
Plataforma analítica de datos en SaaS: generación de predicciones inmediatas
La tecnología que está detrás de esta plataforma se basa en la combinación de bloques de algoritmos basados en ecuaciones físicas con otros bloques de inteligencia artificial que se nutren de observaciones (series temporales meteorológicas, caudales en puntos de los ríos y nivel en acuíferos).
La alimentación previa de estos bloques de aprendizaje profundo les permite interpretar y entender las relaciones entre los datos introducidos, y emplear esos conocimientos para realizar previsiones.
Una vez entrenados y combinados adecuadamente, estas combinaciones de bloques permiten realizar predicciones inmediatas y con exactitud similar a los estudios de ingeniería comparativos.
A mayor calidad de la base de datos, mejores predicciones
El mayor problema de los bloques de algoritmos que proporcionan inteligencia artificial al sistema son los datos necesarios para su entrenamiento: A mayor calidad y cantidad de la base de datos, mejores predicciones.
Sin embargo, la mayoría de las observaciones meteorológicas con las que se han entrenado siguen una distribución de campana de Gauss, con lo que las condiciones extremas son poco numerosas y generan poca base para un training completo.
No obstante, esas situaciones extremas son las que mayores perjuicios causan a la sociedad y, por tanto, son las que necesitan una mejor predicción.
Esta contradicción nos lleva a que tengamos que ampliar las observaciones del dataset, dotándolas de un mayor número de observaciones extremas y, como éstas no existen en la realidad, necesitamos poderlas crear, para lo cual se han empleado redes neuronales adversas (que compiten entre sí) y permite simular eventos realistas.
Una vez creado un número suficiente de situaciones extremas, la facilidad y la usabilidad de la plataforma puede facilitar que personas sin conocimientos informáticos puedan llegar realizar predicciones en diferentes escenarios y bajo todo tipo de situaciones (stress test).
NEURITE Lab: Quiénes somos
NEURITE Lab es una empresa innovadora en el sector de la Inteligencia Artificial aplicada a las predicciones en diferentes sectores, especializada en el modelaje de series numéricas medioambientales, especialmente en el área de la gestión de cuencas hidrológicas.
A lo largo de nuestra trayectoria, hemos sido reconocidos con el SELLO PYME INNOVADORA por el Ministerio de Ciencia e Innovación y con el SELLO DE EXCELENCIA de la Unión Europea,
NEURITE Lab: Especialización, tecnología e innovación, con más de 30 años de experiencia trabajando con confederaciones hidrográficas y empresas suministradoras de agua.
Si necesita más información o desea realizar una consulta:
neuriteblog.com 
3 comentarios sobre “Gestión de cuencas hidrológicas: Predicción de eventos extremos (I)”