‘Machine learning’ per calcular les variacions de salinitat del Llobregat

El sistema Aqualearning, desenvolupat per l’empresa barcelonina Amphos21, permet predir amb 15 hores d’antelació els episodis de contaminació dels rius

Categories:

Redacció

‘Machine learning’ per predir les variacions de salinitat del Llobregat
‘Machine learning’ per predir les variacions de salinitat del Llobregat | Teresa Grau Ros (CC BY-SA 2.0)

Aqualearning, la solució basada enmachine learning desenvolupada per l’empresa barcelonina Amphos21, ha finalitzat la prova pilot que va començar el mes de juny en col·laboració amb l’Agència Catalana de l’Aigua (ACA) per determinar si era capaç de detectar amb antelació els episodis de contaminació del Llobregat. Després de 12 setmanes de testatge, els resultats han estat positius: la tecnologia utilitzada és capaç de predir l’increment de salinitat del riu amb un temps d’anticipació de 15 hores, la qual cosa permet preparar alertes de manera més planificada.

Per entrenar el sistema, Aqualearning ha emprat dades de la precipitació i el cabal del Llobregat, així com dels desembassaments de Baells, Berga, Cardona, Balsareny i Súria. L’empresa també ha usat informació de conductivitat elèctrica del riu Cardener a Súria i de precipitació a l’estació meteorològica de Solsona. L’anàlisi de totes aquestes dades ha permès testejar diversos algoritmes de predicció i trobar una solució que permet reduir costos i millorar la qualitat de l’aigua amb una optimització de recursos.

La tecnologia d’Amphos21 s’ha testejat després de guanyar la setena edició de l’SmartCatalonia Challenge, el concurs d’innovació oberta del Departament de Polítiques Digitals. L’edició en qüestió estava centrada a desenvolupar solucions per millorar la identificació, el monitoratge i la reducció de la contaminació de l’aigua. El sistema proposat per l’empresa va endur-se el guardó principal, que constava de 15.000 euros i la possibilitat de realitzar una prova pilot en col·laboració amb l’ACA.