Imagina por un momento que no sabes si tu agua es segura para beber. Puede ser, puede que no sea, solo tratar de visualizar esa situación trae una gran incomodidad, ¿no es así? Esa es la situación en la que se encuentran regularmente 2.200 millones de personas.
El cloro puede ayudar con eso. El cloro mata los patógenos en el agua potable y puede hacer que el agua sea segura para beber en un nivel óptimo. Pero no siempre es fácil estimar la cantidad óptima de cloro. Por ejemplo, si pones cloro en un sistema de distribución de agua corriente, eso es una cosa. Pero si cloras el agua en un tanque, y luego la gente viene y se lleva el agua a casa en contenedores, es diferente porque esta agua es más propensa a la recontaminación, por lo que necesitas más cloro en este tipo de agua. ¿Pero cuanto? El problema se complica aún más porque si el agua permanece demasiado tiempo en el lugar, el cloro también puede descomponerse. Esto es particularmente un problema en los campos de refugiados, muchos de los cuales sufren una grave crisis de agua.
“Asegurar suficiente cloro residual libre (FRC) hasta el momento y el lugar en que se consume el agua en los asentamientos de refugiados es esencial para prevenir la propagación de enfermedades transmitidas por el agua”. escriben los autores del nuevo estudio. “Los operadores de sistemas de agua necesitan pronósticos precisos de FRC durante el período de almacenamiento doméstico. Sin embargo, los factores que impulsan el deterioro del FRC después de que el agua sale del sistema de distribución por tubería varían sustancialmente, lo que genera una incertidumbre significativa al modelar el FRC en el punto de consumo”.
Para estimar la cantidad correcta de FRC, un equipo de investigadores de la Escuela de Ingeniería Lassonde de la Universidad de York utilizó un algoritmo de aprendizaje automático para estimar la descomposición del cloro. Se centraron en los campos de refugiados, que a menudo enfrentan problemas relacionados con el agua potable, y recolectaron 2130 muestras de agua de Bangladesh de junio a diciembre de 2019, anotando el nivel de cloro y cómo se descomponía. Luego, el algoritmo se usó para desarrollar un pronóstico probabilístico de cuán segura es el agua para beber.
La IA es particularmente buena en este tipo de problema: cuando tiene que derivar probabilidades estadísticas de eventos a partir de un conjunto de datos conocido. De hecho, el equipo combinó la IA con los métodos que se utilizan habitualmente para la previsión meteorológica. Entonces, ingresa parámetros como la temperatura local, la calidad del agua y el estado de las tuberías, y luego puede hacer un pronóstico de qué tan segura es el agua para beber en un momento determinado. El modelo estima la probabilidad de que el cloro esté en un cierto nivel y genera un rango de probabilidades, que según los investigadores es mejor porque permite a los operadores de agua planificar mejor.
“Estas técnicas pueden permitir a los socorristas humanitarios garantizar suficiente FRC de manera más confiable en el punto de consumo, evitando así la propagación de enfermedades transmitidas por el agua”.
No es la primera vez que se utiliza la IA para tratar de ayudar a los menos afortunados del mundo. De hecho, muchos en el campo creen que es ahí donde la IA puede marcar la mayor diferencia. Raj Reddy, uno de los pioneros de la IA, habló recientemente en el Heidelberg Laureate Forum y explicó que está más interesado en que la IA se utilice para las personas menos afortunadas del mundo, y señaló que este tipo de tecnología puede “mover la meseta” y mejorar la vida de las personas que más lo necesitan.
Según un análisis del Banco Mundial, el aprendizaje automático puede ser útil para ayudar a los países en desarrollo a reconstruirse después de la pandemia, y señala que las soluciones de software como la IA pueden ayudar a los países a superar las brechas de infraestructura existentes de manera más rápida y eficiente. Sin embargo, otros estudios sugieren que sin una intervención política, la IA corre el riesgo de exacerbar la desigualdad económica en lugar de superarla.
Sin duda, la tecnología tiene la capacidad de resolver problemas reales donde más se necesita. Pero se necesita más investigación como esta para encontrar cómo la IA puede abordar desafíos específicos.
El estudio ha sido publicado en PLoS Water.
Fuente: ZME Science.
