Cómo el aprendizaje automático está revolucionando la detección de fugas en el saneamiento
Si usted es un gestor de pérdidas en una empresa de servicios de agua, sabe que identificar fugas no visibles —aquellos que aún no han llegado a la superficie— es uno de los mayores desafíos operativos. Pero ahora, la tecnología lo hace posible. proactivo, automatizado e inteligenteEso es exactamente lo que hace posible el aprendizaje automático.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender a identificar patrones en grandes volúmenes de datos y tomar decisiones basadas en ellos, sin necesidad de ser programados explícitamente para cada tarea. Con el tiempo, estos algoritmos se vuelven más precisos al ser expuestos a nuevos datos y se utilizan ampliamente en áreas como la salud, las finanzas, el transporte y, más recientemente, el saneamiento.
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático: ¿cuál es la relación?
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo más amplio de la informática que busca simular capacidades humanas, como el razonamiento, el aprendizaje y la toma de decisiones. Dentro de este campo, el Aprendizaje Automático es un área que enseña a los sistemas a aprender por sí mismos a partir de datos.
En otras palabras, toda la tecnología de aprendizaje automático forma parte del universo de la IA. Es este conjunto de tecnologías el que permite a las empresas de saneamiento automatizar la detección de fugas, predecir fallos y tomar decisiones más eficaces.
Como explica Antonio Oliveira Jr., CTO y cofundador de Stattus4:
Lo que antes parecía ciencia ficción ahora está transformando nuestra forma de vivir, trabajar y cuidar el planeta. La IA ha evolucionado de algoritmos básicos a sistemas capaces de aprender, predecir e incluso crear, y al hacerlo, ha abierto nuevas posibilidades para resolver desafíos históricos para la humanidad.
Esta mirada estratégica refuerza cómo la combinación de innovación y propósito puede abordar desafíos históricos y muestra por qué tecnologías como el aprendizaje automático son tan cruciales para el sector.
Audio y presión como fuente de datos
En Stattus4, aplicamos inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar los datos recopilados en los campos. Estos proporcionan información valiosa sobre lo que sucede en las redes.
- ¿Un sonido continuo de baja frecuencia?
- ¿Un pico repetitivo durante las horas de bajo consumo?
- ¿Una presión alterada durante el VMN (Flujo Mínimo Nocturno)?
- ¿Un patrón vibratorio que ha aparecido en filtraciones anteriores?
Todo esto se convierte en datos procesables y, lo que es más importante, en una base para la toma de decisiones.
Según Antonio, el Machine Learning en saneamiento y el aprendizaje de la Inteligencia Artificial es continuo: cuantos más datos pasan por el sistema, más aprende, se ajusta y anticipar el problema.
Es en este escenario desafiante y con propósito que la inteligencia artificial y el Internet de las Cosas muestran su potencial. Al combinar sensores inteligentes, análisis de datos y capacidad predictiva, estas tecnologías pueden llevar el saneamiento a un nuevo nivel de eficiencia, transparencia e impacto social.
El directivo gana tiempo, concentración y agilidad
Para quienes participan en el control diario de pérdidas, esto significa menos viajes innecesarios, más enfoque en áreas críticas y respuestas basadas en anomalías de campo, no en suposiciones.
Imagina recibir alertas priorizadas según:
- Similitud con filtraciones reales anteriores;
- Análisis comparativo por región, tipo de suelo o época de ocurrencia;
- Cruce con historial de mantenimiento.
Ya no tienes que actuar a ciegas. Los datos te muestran dónde está el riesgo y qué hacer primero.
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