La escasez de agua y la contaminación son grandes desafíos para la salud global, la agricultura y la industria. La gestión efectiva del ciclo del agua, integrando el agua superficial, las aguas subterráneas y los sistemas atmosféricos, es esencial para mitigar la escasez de agua limpia y proteger la calidad del agua. Sin embargo, observar y monitorear los componentes interconectados del ciclo del agua global es complicado por su complejidad inherente, junto con datos de agua fragmentados y escasos. Las aguas subterráneas, la contaminación marina y el tratamiento de aguas residuales están profundamente interconectados; los contaminantes de aguas residuales no tratadas y la escorrentía agrícola pueden infiltrarse en los acuíferos y fluir hacia aguas costeras, mientras que el agua marina contaminada puede filtrarse en los sistemas de aguas subterráneas. Abordar estos desafíos requiere tecnologías y estrategias innovadoras, así como una inversión substantial en infraestructura y eficiencia operativa. Beneficios potenciales de la IA en la gestión de la calidad del agua La inteligencia artificial (IA) ha surgido como una solución transformadora, ofreciendo herramientas integrales para mejorar la gestión de la calidad del agua, como el monitoreo de aguas subterráneas, la optimización del tratamiento de aguas residuales y el abordaje de la contaminación marina, asegurando en última instancia una gestión sostenible y eficiente de los recursos hídricos. En el tratamiento de aguas residuales, la IA puede impulsar mejoras en la recuperación de recursos, como la extracción de biogás y nutrientes, la optimización del dosaje químico y el control de la aireación, y la minimización del consumo de energía en las plantas de tratamiento. Para las aguas subterráneas, la IA puede mejorar el monitoreo en tiempo real, prever riesgos de contaminación y optimizar algoritmos para el uso sostenible de recursos. Para la gestión de la contaminación marina, la IA puede detectar y rastrear la contaminación, prever floraciones algales y predecir cambios en la calidad del agua. Estas aplicaciones subrayan el potencial transformador de la IA para mejorar la sostenibilidad, la eficiencia y la protección ambiental en los ecosistemas acuáticos. La IA ya se está aplicando activamente a varios aspectos de la gestión del agua. Las capacidades de monitoreo en tiempo real permiten que los algoritmos de IA analicen datos de sensores y dispositivos de Internet de las cosas, como sondas de calidad de agua multiparamétricas y sensores ópticos, lo que permite respuestas inmediatas a eventos de contaminación. Además, estudios recientes demuestran que modelos de aprendizaje automático (ML), como XGBoost, pueden predecir indicadores de calidad del agua, como los niveles de clorofila-a (Chl-a), utilizando diversas variables de entrada. La inteligencia artificial explicativa (XAI) se ha utilizado para mejorar la transparencia y la interpretabilidad de los modelos de IA, facilitando a las partes interesadas la comprensión de los factores que influyen en las predicciones de calidad del agua. Los métodos de detección de anomalías de ML pueden identificar patrones inusuales en los datos de calidad del agua y proporcionar advertencias tempranas sobre amenazas ambientales. Los modelos de IA también han demostrado un rendimiento superior en la predicción de niveles de aguas subterráneas y riesgos de contaminación. Por ejemplo, modelos de IA híbridos que combinan redes neuronales artificiales con otras técnicas han mostrado alta precisión en la simulación de niveles de aguas subterráneas, con una eficiencia de Nash-Sutcliffe que varía entre 0.828 y 0.9989. De manera similar, las máquinas de soporte vectorial integradas con optimización por enjambre de partículas se han utilizado para estimar y predecir el Índice de Calidad del Agua de aguas subterráneas con alta precisión. La integración de la IA con tecnologías de teledetección está proporcionando una visión sin precedentes sobre la calidad del agua en áreas geográficas extensas, permitiendo la detección temprana de problemas potenciales y la optimización de la asignación de recursos. Un estudio que utilizó un modelo de red neuronal de conjunto a escala global demostró el potencial de la XAI para ofrecer nuevas perspectivas sobre la estimación de recarga de aguas subterráneas. La contaminación marina es cada vez más prevalente debido al vertido de desechos en los océanos, donde ahora se están empleando herramientas de IA para identificar escombros, desplegar drones y vehículos asistidos por IA para la eliminación, monitorear la salud del océano y predecir la distribución de la vida marina en función de las condiciones ambientales. Por ejemplo, la herramienta MAP-Mapper, combinada con el conjunto de datos MARIDA y el aprendizaje profundo, ha mapeado y cuantificado con éxito los desechos marinos en áreas de alta contaminación en India. Un modelo de red neuronal convolucional de aprendizaje profundo pudo modelar las floraciones de Karenia brevis, que están aumentando en frecuencia debido a la carga de nutrientes de la escorrentía agrícola, en la plataforma de Florida Occidental utilizando datos satelitales con una puntuación de rendimiento general del 89 por ciento y monitoreo casi en tiempo real. Un modelo de IA con datos de teledetección, incluido el seguimiento de Chl-a, la temperatura de la superficie del mar, la salinidad y el viento, pudo prever condiciones de floración en el Golfo Pérsico y el Golfo de Omán con un 88.7 por ciento de precisión. La IA ha mostrado la capacidad de identificar, rastrear y predecir con alta precisión las floraciones algales nocivas y los contaminantes acuáticos, incluidos derrames de petróleo, análisis de composición de petróleo, cambios en la calidad del agua, toxicidad de sedimentos, así como prever la calidad del agua y evaluar el impacto de la contaminación. En general, la capacidad de la IA para analizar diversas fuentes de datos, desde imágenes satelitales hasta información meteorológica, mejora la precisión de las evaluaciones de calidad del agua y las evaluaciones de riesgo de contaminación. Desafíos de datos para la implementación de IA La adopción de la IA en la gestión del agua enfrenta varios desafíos significativos que obstaculizan su implementación y efectividad generalizadas, incluidos barreras regulatorias, lagunas en la infraestructura, limitaciones financieras y limitaciones técnicas. La complejidad inherente de los sistemas hídricos añade otra capa de dificultad. Sin embargo, un desafío clave es la falta de conjuntos de datos completos, estandarizados y de alta resolución en los sistemas de agua, y estudios recientes destacan lagunas significativas en el monitoreo de la calidad del agua y la recolección de datos. Los datos son la base de las soluciones impulsadas por IA. Conjuntos de datos precisos y completos son críticos para entrenar modelos de ML, generar conocimientos procesables y tomar decisiones predictivas. Sin datos confiables, los sistemas de IA no pueden lograr su máximo potencial para abordar desafíos como la contaminación de aguas subterráneas, la optimización del tratamiento de aguas residuales o el control de la contaminación marina. Los problemas con los datos faltantes en los sistemas de agua a menudo surgen de un monitoreo inconsistente, infraestructura limitada y recolección de datos fragmentada. Sin embargo, la IA puede abordar estos problemas mediante la imputación efectiva de los datos faltantes, aprovechando patrones y relaciones dentro de los conjuntos de datos existentes para generar estimaciones precisas. Los métodos avanzados de imputación de datos guiados por la coocurrencia química u otros parámetros químicos o físicos pueden aprovechar las relaciones entre variables, como concentraciones correlacionadas o condiciones ambientales compartidas, para estimar valores faltantes con mayor precisión y relevancia contextual. Estos métodos pueden mejorar la confiabilidad de las predicciones al generar conjuntos de datos más completos, lo que facilita una mejor comprensión de la ocurrencia de contaminantes y ayuda en la identificación de puntos críticos de contaminación. Recientemente demostramos cómo los métodos avanzados de imputación de datos pueden permitir un análisis más completo de las interacciones de contaminantes y las necesidades de tratamiento. El estudio utilizó datos de campo de aguas subterráneas recopilados de dos estados, Carolina del Norte y Arizona, a través del Portal de Calidad del Agua del Consejo Nacional de Monitoreo de Calidad del Agua. Estos datos de campo abarcaron varias décadas e incluyeron medidas para 54 parámetros en Carolina del Norte y 72 en Arizona. Sin embargo, los conjuntos de datos estaban altamente incompletos, con un porcentaje de valores faltantes que variaba significativamente entre los parámetros. Por ejemplo, mientras que el pH se midió en más del 80 por ciento de las muestras de Carolina del Norte, el antimonio se incluyó en menos del 10 por ciento. Después de la imputación, el conjunto de datos de Arizona se expandió de 91,765 mediciones químicas a 401,760, y el de Carolina del Norte de 20,924 a 52,845. El antimonio tuvo las tasas de imputación más altas, con el 94 por ciento y el 93 por ciento de sus datos completados para Carolina del Norte y Arizona, respectivamente. Al analizar patrones, nuestro modelo predice contaminantes adicionales en áreas con datos de monitoreo limitados. Un hallazgo clave revela que los contaminantes pueden exceder los estándares de calidad del agua potable en más fuentes de aguas subterráneas de lo que se había documentado previamente. Mientras que los datos de campo muestran que el 75-80 por ciento de las ubicaciones muestreadas están dentro de límites seguros, el modelo de aprendizaje automático predice que solo el 15-55 por ciento de los sitios pueden estar libres de riesgos. Tales avances son vitales para garantizar el suministro de agua segura, particularmente en regiones con capacidades de monitoreo limitadas. La imputación de datos impulsada por IA ayuda a identificar riesgos de contaminación, optimizar la asignación de recursos y mejorar las predicciones de interacción de contaminantes, mejorando las estrategias de tratamiento. Al abordar las lagunas de datos, permite a las agencias descubrir patrones, predecir tendencias de calidad del agua y desarrollar estrategias de gestión proactivas, allanando el camino para integrar diversas fuentes de datos y métodos avanzados en la gestión del agua. Futuro de la IA La IA en la gestión de la calidad del agua está lista para revolucionar cómo monitoreamos, predecimos y abordamos los desafíos relacionados con los recursos hídricos. Técnicas avanzadas de IA, incluidos modelos de lenguaje grande, aprendizaje profundo y gráficos de conocimiento, permitirán la integración de datos en tiempo real de diversas fuentes, como sensores, imágenes satelitales y bases de datos ambientales. Estas tecnologías mejorarán la precisión de las predicciones de calidad del agua, permitiendo una detección más temprana de contaminantes, una mejor asignación de recursos y una formulación de políticas más efectiva. De cara al futuro, la IA tiene el potencial de fomentar la colaboración global a través de plataformas de datos unificadas y abordar problemas complejos como la escasez de agua, la contaminación marina y la agotamiento de acuíferos. Sin embargo, para realizar este potencial se requerirá una inversión significativa en la implementación de IA, incluida en hardware, software y personal capacitado. Para contrarrestar esto, la IA ofrece ahorros de costos sustanciales a través de predicción y optimización en la gestión del agua, incluida una reducción del 30 al 50 por ciento en el consumo de energía a través de operaciones optimizadas, ahorros del 20 al 60 por ciento en la prevención de pérdida de agua con detección de fugas mediante IA, y una eficiencia de tratamiento de aguas residuales mejorada (25-35 por ciento) mediante la optimización de procesos, aunque estas cifras pueden variar según la implementación específica, la escala operativa y la infraestructura existente. Además, la IA permite el mantenimiento predictivo para extender la vida útil de la infraestructura, la irrigación de precisión para reducir el uso de agua agrícola, y el monitoreo en tiempo real para reducir costos en la detección de calidad del agua y contaminación marina. En general, a medida que la IA continúa evolucionando, su aplicación en la gestión de la calidad del agua promete mejoras transformadoras.