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La inteligencia artificial en la búsqueda de agua subterránea

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27 julio, 2022

 

El 80% de la población de África subsahariana utiliza el agua subterránea como principal recurso de suministro de agua potable.

Uno de los principales objetivos de la Agenda 2030 sobre el Desarrollo Sostenible es el de “garantizar la disponibilidad de agua y su gestión y saneamiento para todos”.

El acceso al agua potable presenta grandes diferencias en función del lugar del planeta en el que te encuentres; lo que genera grandes desigualdades entre la población mundial. Por ejemplo, en algunas regiones del continente africano, menos del 30% de los pozos poseen la cantidad y calidad de agua suficiente para su explotación. Esto se debe a la falta de conocimiento hidrogeológico y a la mala localización de los pozos o sondeos de abastecimiento.

inteligencia artificial en la potencialidad hidrólogica

Con el fin de paliar este problema, en los últimos años, se han comenzado a implementar una serie de técnicas de inteligencia artificial para cartografiar la potencialidad hidrogeológica en diferentes puntos de África. La potencialidad hidrogeológica es una herramienta que permite identificar aquellas zonas que son más favorables para la explotación de aguas subterráneas.

Para llevar a cabo este tipo de cartografías, se necesita una base de datos donde figuren los pozos de agua ya existentes y sus características. Además, se necesita una serie de variables que pueden condicionar el éxito de los pozos; algunas de estas variables son el tipo de roca, la precipitación de la zona o las características del terreno.

Los algoritmos de la inteligencia artificial buscan los patrones de las variables que conducen a la presencia de pozos con suficiente agua de calidad. Estas zonas suelen presentar un mayor número de precipitaciones, un tipo de roca más permeable y un terreno de morfología suave. Para obtener estos datos, se utiliza un software desarrollado por la Universidad Complutense de Madrid, en colaboración con la Universidad de Neuchâtel (Suiza). Además de contener más de 19 algoritmos clasificatorios, ofrece la posibilidad de realizar análisis de multicolinealidad entre variables, procesos de optimización del número de factores condicionantes y de los hiper parámetros de los propios algoritmos.

gran capacidad predictiva

Con la validación de resultados, se puede evaluar la capacidad predictiva de los modelos y definir las zonas en las que, si se perfora un pozo, se obtendría una gran cantidad de agua de calidad. Hasta ahora, los resultados obtenidos en las investigaciones realizadas en las regiones de Mali y Chad, rozan una tasa de éxito del 90% en la gran mayoría de las ocasiones.

Podemos concluir entonces que la capacidad  de la inteligencia artificial para encontrar las mejores zonas para la construcción de pozos de agua subterránea es alta. Por este motivo, los resultados de estos estudios podrían ser usados por los organismos competentes para elaborar planes de perforación de pozos más eficientes.

FUENTES BIBILIOGRÁFICAS

  1. Canales, V. (2022). La búsqueda del agua subterránea usando inteligencia artificial. iAgua. Recuperado de: https://www.iagua.es/blogs/victor-gomez-escalonilla-canales/busqueda-agua-subterranea-usando-inteligencia-artificial

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