¿Cómo predecir cuánto abrir las compuertas de una presa para dar un servicio óptimo a la población?
Bajo este tipo de premisa surgió la participación de dos empresas coruñesasImproving Metrics, especializada en análisis de datos e Inteligencia Artificial, y EMALCSA, empresa municipal de aguas, en el proyecto europeo Brain-IoT, enmarcado en el programa Horizonte 2020 y financiado con 5 millones de euros.
En BRAIN-IoT, la infraestructura de gestión del agua de EMALCSA de A Coruña se utiliza como un conjunto de casos de uso que demuestran cómo la plataforma y las herramientas desarrolladas por Improving Metrics, se pueden utilizar para resolver escenarios del mundo real como, por ejemplo, el funcionamiento de las compuertas de la presa de Cecebre.
Cada día se debe tomar una decisión con respecto a cuánto se abrirán las compuertas para proporcionar un nivel óptimo de flujo de agua al río. Esta decisión se basa principalmente en la precipitación del agua (últimos días y pronóstico), el nivel actual de volumen de agua en la presa y los valores de días anteriores. Partiendo de estos datos, y haciendo uso de modelos de Machine Learning, los expertos en inteligencia artificial de Improving Metrics han desarrollado algoritmos de aprendizaje automático basados en datos de la presa de los últimos 40 años. Para ello, los datos disponibles y los resultados esperados para esa predicción se incorporan a un modelo de Machine Learning que se adapta, aprende y se comporta de forma equivalente a un conjunto de reglas.
El proyecto está en fase de desarrollo y se espera probarlo en octubre de 2019.
BRAIN-IOT
Los objetivos técnicos de BRAIN-IOT son lograr que dispositivos de Internet de las cosas heterogéneos sean capaces de cooperar en tareas complejas, con un comportamiento autónomo y dinámico, a través de federaciones altamente dinámicas, capaces de soportar operaciones seguras y escalables. Además, aspira a establecer métodos seguros de Autenticación, Autorización y Contabilidad (AAA) en escenarios IoT, y proporcionar soluciones para el control de la privacidad. De este modo, se aspira a desarrollar un sistema de integración rápida, que respalde el comportamiento cooperativo inteligente y que permita la puesta en marcha de aplicaciones descentralizadas basadas en esta tecnología. La intención es ofrecer herramientas que permitan la toma de decisiones basada en datos de forma autónoma y segura.
Las aspiraciones estratégicas de BRAIN-IOT son demostrar la viabilidad de un enfoque totalmente descentralizado, a través de una cooperación estrecha entre comunidades internacionales abiertas, y en la que cada una de las partes (tanto agentes públicos como privados) pueda decidir qué combinación de plataformas IoT es la que se adapta mejor a sus necesidades. De este modo, se facilita la competencia leal entre los proveedores de productos y servicios del Internet de las cosas, dispuestos a formar parte de ecosistemas empresariales colaborativos, respetuosos con la privacidad y la propiedad de los datos.
