Utilizan esta herramienta para tratar la contaminación del Río Grande de Santiago en Jalisco

En México, el 60% del agua potable está contaminada, mientras que el 59.1% de los cuerpos de agua superficiales como ríos, arroyos, lagos y zonas costeras, presentan algún grado de contaminación, muestran datos de la Red Nacional de Medición de la Calidad del Agua (RENAMECA).

Este panorama es más preocupante, señalan expertos, al observar que solo el 40.9% de los cuerpos de agua cumplen con las normas de calidad requeridas para garantizar un acceso seguro y saludable al agua potable.

Un caso en México que refleja esta problemática es la contaminación del Río Grande de Santiago, en Jalisco.

Para combatir la contaminación del agua de este afluente, el gobierno estatal solicitó al Centro de Innovación en Internet de las Cosas (CIIoT) del Tecnológico de Monterrey desarrollar un sistema de monitoreo avanzado.

Así fue como la startup AIoT4All, de la institución de educación superior, creó «Internet of Water», un sistema basado en Internet de las Cosas (IoT) para monitorear la calidad del agua en ríos, lagos, lagunas y arroyos. El objetivo es medir los niveles de contaminación en ellos.

“​​Esta plataforma flotante alberga sensores que miden diversos parámetros para determinar la calidad del agua, actualmente evaluando 25 parámetros con ocho variables diferentes”, explicó Alfredo Figarola, profesor del Tec de Monterrey en el Campus Guadalajara y líder del CIIoT.

En un comunicado detalló cómo funciona este sistema. “Los sensores analizan parámetros como el oxígeno disuelto, la turbidez, el pH, la temperatura, los sólidos disueltos y la conductividad, así como contaminantes como plomo, cadmio, fosfatos y valores como la demanda química de oxígeno (DQO) y la demanda biológica de oxígeno (BDO), entre muchos otros”.

“El diseño de la plataforma permite intercambiar los sensores según las necesidades del entorno y del cuerpo de agua a analizar, asegurando así la flexibilidad en la medición de parámetros y variables», comentó el investigador.

Este sistema permite monitorear en tiempo real la calidad del agua en lugares remotos, usando energía solar, y transmitiendo los datos a través de tecnología de comunicación de largo alcance.

Todo esto se hace de manera autónoma (apoyado con gateway de comunicación LoRa que envía datos a antenas para su transmisión a una base de datos), sin necesidad de la constante intervención humana.

Monitorean Río Santiago

En 2020, el Río Grande de Santiago fue declarado el afluente “más contaminado” de México.

Este río es una fuente de agua importante para muchas comunidades, pero su alto nivel de contaminación ha puesto en riesgo la salud de los habitantes, así como la seguridad de la fauna y la calidad del agua utilizada para diversas actividades como el consumo humano, la agricultura y la pesca.

Una vez que se desarrolló el primer prototipo de «Internet of Water», el equipo comenzó a probarlo en condiciones reales, pero enfrentó retos.

Uno de los principales problemas fue la falta de conexión a Internet a lo largo del río, lo que dificultaba la transmisión de los datos.

Para solucionarlo, se utilizó un Gateway LoRa (una tecnología de baja distancia) que enviaba una señal a un microcontrolador que recibía, procesaba y almacenaba los datos en una base de datos central.

Además, las condiciones climáticas y geográficas difíciles afectaban el funcionamiento de los sensores IoT, lo que causaba errores en los datos.

Otro reto importante fue mantener la estabilidad de las plataformas flotantes (boyas), que se veían afectadas por las corrientes cambiantes del río, y también por el vandalismo, que dañaba los componentes.

Integrarán inteligencia artificial

Cuatro años después de la idea original, la versión actual del sistema ha superado estos obstáculos y ahora es más avanzada y eficiente que el prototipo inicial.

“Hoy, también es posible detectar desviaciones en la corriente de un río o la extracción ilegal de agua en lagos y manantiales. Además, la plataforma tiene la capacidad de identificar descargas ilegales de aguas residuales”, explicó Alfredo Figarola.

Agregó que “la tecnología IoT permite monitorear de manera continua y, cuando se detecta alguna variación, se emiten advertencias para tomar las acciones necesarias”.

Dado el potencial de esta plataforma de monitoreo de ríos, lagos, arroyos, entre otros afluentes, ahora se planea incorporar machine learning (aprendizaje automático) a los sensores, lo que permitirá analizar una mayor variedad de factores sin aumentar los costos de los componentes físicos, como los sensores y el hardware.

Además, se añadirá una capa de inteligencia artificial (IA) y se implementarán mecanismos de control para hacer más eficiente el monitoreo y la toma de decisiones en tiempo real.

Fuente: thefoodtech.com