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 situaci\u00f3n trae una gran incomodidad, \u00bfno es as\u00ed? Esa es la situaci\u00f3n en la que se encuentran regularmente 2.200 millones de personas.<\/p>\n\n\n\n
El cloro puede ayudar con eso. El cloro mata los pat\u00f3genos en el agua potable y puede hacer que el agua sea segura para beber en un nivel \u00f3ptimo. Pero no siempre es f\u00e1cil estimar la cantidad \u00f3ptima de cloro. Por ejemplo, si pones cloro en un sistema de distribuci\u00f3n 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 m\u00e1s propensa a la recontaminaci\u00f3n, por lo que necesitas m\u00e1s cloro en este tipo de agua. \u00bfPero cuanto? El problema se complica a\u00fan m\u00e1s porque si el agua permanece demasiado tiempo en el lugar, el cloro tambi\u00e9n puede descomponerse. Esto es particularmente un problema en los campos de refugiados, muchos de los cuales sufren una grave crisis de agua.<\/p>\n\n\n\n
\u201cAsegurar 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 propagaci\u00f3n de enfermedades transmitidas por el agua\u201d. escriben los autores del nuevo estudio. \u201cLos operadores de sistemas de agua necesitan pron\u00f3sticos precisos de FRC durante el per\u00edodo de almacenamiento dom\u00e9stico. Sin embargo, los factores que impulsan el deterioro del FRC despu\u00e9s de que el agua sale del sistema de distribuci\u00f3n por tuber\u00eda var\u00edan sustancialmente, lo que genera una incertidumbre significativa al modelar el FRC en el punto de consumo\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Para estimar la cantidad correcta de FRC, un equipo de investigadores de la Escuela de Ingenier\u00eda Lassonde de la Universidad de York utiliz\u00f3 un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico para estimar la descomposici\u00f3n 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 c\u00f3mo se descompon\u00eda. Luego, el algoritmo se us\u00f3 para desarrollar un pron\u00f3stico probabil\u00edstico de cu\u00e1n segura es el agua para beber.<\/p>\n\n\n\n
La IA es particularmente buena en este tipo de problema: cuando tiene que derivar probabilidades estad\u00edsticas de eventos a partir de un conjunto de datos conocido. De hecho, el equipo combin\u00f3 la IA con los m\u00e9todos que se utilizan habitualmente para la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica. Entonces, ingresa par\u00e1metros como la temperatura local, la calidad del agua y el estado de las tuber\u00edas, y luego puede hacer un pron\u00f3stico de qu\u00e9 tan segura es el agua para beber en un momento determinado. El modelo estima la probabilidad de que el cloro est\u00e9 en un cierto nivel y genera un rango de probabilidades, que seg\u00fan los investigadores es mejor porque permite a los operadores de agua planificar mejor.<\/p>\n\n\n\n
\u201cEstas t\u00e9cnicas pueden permitir a los socorristas humanitarios garantizar suficiente FRC de manera m\u00e1s confiable en el punto de consumo, evitando as\u00ed la propagaci\u00f3n de enfermedades transmitidas por el agua\u201d.<\/p>\n\n\n\n
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 ah\u00ed donde la IA puede marcar la mayor diferencia. Raj Reddy, uno de los pioneros de la IA, habl\u00f3 recientemente en el Heidelberg Laureate Forum y explic\u00f3 que est\u00e1 m\u00e1s interesado en que la IA se utilice para las personas menos afortunadas del mundo, y se\u00f1al\u00f3 que este tipo de tecnolog\u00eda puede “mover la meseta” y mejorar la vida de las personas que m\u00e1s lo necesitan.<\/p>\n\n\n\n
Seg\u00fan un an\u00e1lisis del Banco Mundial, el aprendizaje autom\u00e1tico puede ser \u00fatil para ayudar a los pa\u00edses en desarrollo a reconstruirse despu\u00e9s de la pandemia, y se\u00f1ala que las soluciones de software como la IA pueden ayudar a los pa\u00edses a superar las brechas de infraestructura existentes de manera m\u00e1s r\u00e1pida y eficiente. Sin embargo, otros estudios sugieren que sin una intervenci\u00f3n pol\u00edtica, la IA corre el riesgo de exacerbar la desigualdad econ\u00f3mica en lugar de superarla.<\/p>\n\n\n\n
Sin duda, la tecnolog\u00eda tiene la capacidad de resolver problemas reales donde m\u00e1s se necesita. Pero se necesita m\u00e1s investigaci\u00f3n como esta para encontrar c\u00f3mo la IA puede abordar desaf\u00edos espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n
El estudio ha sido publicado en PLoS Water<\/a>.<\/p>\n\n\n\n