El Departamento de Innovación y Tecnología de ISOIN ha conseguido desarrollar e implantar un modelo de predicción de consumo de agua, gracias a las herramientas de Google Cloud para machine learning, que se ha aplicado en el marco del proyecto AQUASIG.

Este modelo se apoya en la librería Tensorflow para la implementación de un modelo que recoge los rasgos temporales y patrones de consumo de los usuarios junto con los últimos consumos de agua procedentes de telecontadores individuales instalados en diferentes tipos de usuarios (domésticos e industriales). Los datos de base parten de un despliegue real de telecontadores en el municipio de Puerto Real (Cádiz), en el cual se ha llevado a cabo uno de los pilotos del proyecto para evaluar los desarrollos realizados.

Usando la herramienta ML Engine se ha podido entrenar y optimizar el modelo para maximizar la precisión, para posteriormente desplegar el modelo optimizado listo para recibir peticiones de predicciones en la misma infraestructura Cloud que Google provee y gestiona completamente, ofreciendo la escalabilidad del modelo, la gestión de reportes y el análisis de comportamientos.

El proyecto AQUASIG (Ref. ITC-20161178) se enmarca en el programa FEDER-INNTERCONECTA del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad, y ha sido subvencionado por el CDTI y cofinanciado por los fondos Estructurales de la Unión Europea.

Para toda actividad que se quiere desarrollar la previsión de lo que va a ocurrir en el futuro es algo interesante, en el despliegue de nuevas redes de abastecimiento urbano no es menos, de aquí nace la necesidad de este simulador, que ofrece a los usuarios la capacidad de a partir de una serie de parámetros iniciales generar como resultado el consumo que tendría la zona descrita mediante la parametrización inicial.

Se hace natural el pensar que por muy buena que sea una metodología de cálculo si no es capaz de adaptarse a la situación, la información que va a ofrecer no va a ser muy certera, la forma de adaptarse a la situación radica en este caso en el uso de datos históricos de las zonas cercanas para la estimación media de consumos según el tipo de inmueble y uso que se le dé. Aprovechando estos datos y aplicando sobre ellos algoritmos de Machine Learning el sistema estará aprendiendo continuamente para adaptarse al entorno cambiante donde se quiere hacer la simulación.

El simulador dispone de la funcionalidad de ofrecer el consumo por horas que se espera en la nueva zona, esto se consigue a partir de datos históricos de consumo de los clientes que geográficamente se encuentren cerca de la zona a simular, el aprender de los datos históricos de la zona permite al simulador como en el caso del consumo, poder adaptarse a las condiciones climatológicas que tienen un gran impacto en el uso de agua.

Debido a la importancia de los datos históricos en el sistema que se tiene, es necesario garantizar que esos datos no se puedan asociar a una vivienda o persona, la utilización con fines no apropiados de los datos del sistema se trata de reducir haciendo que no sea necesario ninguna identificación a la hora de usar el simulador, con lo que los datos quedarán registrados sin peligro para el usuario de que se puedan asociar sus datos a su vivienda, comprendiendo que en los tiempos actuales la seguridad total es inviable.

El simulador de escenarios futuros de AQUASIG se constituye una potente herramienta para cuantificar el gasto y la inversión que se necesitaría en términos de abastecimiento de agua para una nueva construcción.

Este proyecto ha sido cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), dentro del Programa Operativo de Crecimiento Inteligente 2014-2020, con el objetivo de potenciar la investigación, el desarrollo tecnológico y la innovación.