RINDIA

El reto abordado por el proyecto es proveer a la industria de una herramienta para interiorizar el riesgo hídrico en su inteligencia estratégica, como elemento clave para mejorar su resiliencia ante eventos disruptivos en materia de gestión de los recursos hídricos.

La oportunidad para ello. procede fundamentalmente de tres aspectos emergentes de tecnologías BIG DAT:

• La digitalización del ciclo del agua en la industria, ampliándola y reforzándola en los aspectos relativos a la captación de agua bruta (IoT).
• La incorporación de datos de gobierno abierto procedentes de las redes de oficiales de control de cantidad y calidad del agua.
• Análisis avanzado de datos mediante herramientas de Inteligencia Artificial.

El objetivo general del proyecto es mejorar la resiliencia de los sistemas de abastecimiento de la industria tanto en cantidad como en calidad, mejorando los niveles de seguridad hídrica ante la escasez estructural de agua y los eventos de sequía haciendo uso de la aplicación de IA e IoT.

Dotar a la industria de una solución de previsión y evaluación de estados tendenciales de la disponibilidad y calidad del agua.

• Elaborar una plataforma digital (IoT y técnicas de IA) de gestión basada sensores e indicadores.
• Establecimiento de indicadores del ciclo del agua.
• Gestión de alertas / establecimiento de protocolos.
• Integración de otros controles ambientales operados por otras administraciones.
• Mejorar la eficacia del manejo del agua/ mejora de la competitividad.
• Mejorar la calidad del agua.
• Fomentar la inteligencia estratégica de la empresa.

El proyecto está estrechamente ligado a la mejora de la resiliencia del abastecimiento de agua a la industria mediante la incorporación del análisis de riesgos para reducir la incertidumbre sobre su magnitud y sobre el impacto económico que va a tener sobre el resto de la cadena de valor del manejo del agua del sector. RINDIA aborda los aspectos que atañen al riesgo en la captación, el primer elemento y la piedra angular de todo el sistema de abastecimiento.

En este contexto, la solución propuesta incluye la implementación de una plataforma digital que integra algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) y tecnología de Internet de las cosas (IoT) para el seguimiento y predicción de parámetros de disponibilidad y calidad del agua.

En este proyecto participan:

• ACLIMA https://aclima.eus/
• ANBIOTEK S.L https://www.anbiotek.com/
• h2ï analytics SL https://hdosi.es/
• SASTESA https://www.sastesa.es
• Universidad de Zaragoza https://www.unizar.es/
• ZINNAE https://zinnae.org/