Predicción del IME
Anticipe la evolución de sus capas freáticas con la IA
¿Quiere adelantarse a la gestión del agua? Nuestro módulo de predicción del IME le ofrece una visión a 90 días vista de los niveles de agua.
Predicciones asistidas por IA para afrontar con tranquilidad el riesgo de sequía
Con nuestro módulo de predicción, aproveche las ventajas de la inteligencia artificial para tomar decisiones antes de que aparezcan los primeros signos de sequía.
Dos modelos de predicción
- Proyeccióna corto plazo: una proyección a 20 días para ajustar sus acciones inmediatas
- Proyección a largo plazo: una previsión a 90 días para una estrategia de gestión optimizada
Visualización intuitiva
- Un historial de los niveles de las aguas subterráneas para comprender su dinámica.
- Una curva de tendencia proyectada con una envolvente de incertidumbre calculada para un intervalo de confianza preciso.
- Una herramienta que le ayuda a predecir los periodos críticos y a ajustar sus recursos en consecuencia.
Apoyo hidrogeológico
Nuestros especialistas trabajarán con usted para interpretar sus datos y comprender la correlación entre los niveles freáticos y los niveles de agua de sus sondeos. Gracias a este apoyo técnico, se beneficiará de análisis en profundidad y recomendaciones adaptadas a sus necesidades específicas.
«Gracias a la inteligencia artificial, podemos ofrecer a las autoridades locales una capacidad sin precedentes para anticiparse a los cambios en los niveles de las aguas subterráneas. Se trata de una herramienta inestimable para prevenir la presión sobre los recursos hídricos y gestionar mejor los periodos de estiaje.»
Jena Luchier, hidrogeóloga Propietaria de producto del software IME para autoridades locales
ESTUDIO DE CASO
Cuando una autoridad local prueba el módulo de predicción para anticiparse a la sequía
01.
Puntos débiles identificados
Dependencia de un único sondeo, falta de soluciones de reserva e interconexiones con otros sondeos.
02.
Plan de acción propuesto
Instalación de una segunda perforación conectada y de un depósito de reserva.
03.
Resultado
Resultado Suministro seguro incluso en caso de avería, garantizando la continuidad de la producción.
ESTUDIO DE CASO
¿Cómo utiliza la predicción una industria cosmética para anticiparse a los riesgos de interrupción?
Enfrentada a un decreto de sequía que exigía una reducción del 25% de su consumo de agua, la industria recurrió a nuestra experiencia.
01.
Resultados
- Identificación de riesgos críticos
Dependencia de un único pozo de sondeo. - Plan de acción
Puesta en marcha de una interconexión con una segunda perforación y colaboración con el municipio.
02.
Impacto
- Producción mantenida
A pesar de las restricciones, - Ahorro del 10%
en costes de explotación relacionados con el agua.
Ver el seminario web dedicado a la predicción de los niveles de agua subterránea
17 de abril de 2025
Con Jean Luchier
Ingeniero hidrogeólogo en imaGeau
Preguntas más frecuentes
Predicción
La IA utiliza grandes cantidades de datos (precipitaciones, temperaturas, extracciones, calidad del agua, etc.) para construir modelos predictivos. Mediante técnicas de aprendizaje automático, estos modelos analizan las tendencias pasadas y actuales para anticipar las fluctuaciones de las capas freáticas y advertir de posibles escaseces o inundaciones.
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La puesta en marcha consta de varias etapas:
1️⃣ Recopilación y estructuración de datos hidrológicos y climáticos
2️⃣ Elegir los modelos de inteligencia artificial adecuados a sus necesidades
3️⃣ Entrenamiento y validación de modelos predictivos
4️⃣ Integración en los sistemas de gestión y toma de decisiones
5️⃣ Seguimiento y mejora continua de las previsiones
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✅ Predicciones precisas : Mejor previsión de las variaciones del nivel del agua.
✅ O ptimización de los recursos: Mejor gestión de la captación y asignación del agua.
✅ Reducción de riesgos: Menor riesgo de sequía e inundaciones.
✅ Ahorro de tiempo y eficacia: Análisis rápido y automático de los datos en tiempo real.
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➡️ Fiabilidad de los datos: La calidad de las previsiones depende de la exactitud de los datos proporcionados.
➡️ Complejidad del modelo: Algunos modelos pueden ser difíciles de interpretar para los no especialistas.
➡️ Dependencia tecnológica: Requiere una infraestructura adecuada para recopilar y procesar los datos de forma continua.
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Sí, la IA es capaz deidentificar las tendencias climáticas e hidrológicas que influyen en los niveles de las aguas subterráneas.
Analizando los ciclos de recarga y consumo, puede predecir los periodos de riesgo yalertar a los gestores del agua aguas arriba.
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No, la IA es una herramienta de toma de decisiones, no un sustituto de los expertos. Los modelos de IA proporcionan análisis precisos, pero su interpretación y aplicación siguen siendo responsabilidad de los profesionales del sector.
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Los modelos de IA utilizan una variedad de datos procedentes de distintas fuentes:
- Medición de los niveles piezométricos
- Datos meteorológicos (precipitaciones, temperatura)
- Historia de la captación y el uso del agua
- Datos geológicos e hidrológicos
- Imágenes de satélite y datos de teledetección
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La inteligencia artificial aplicada a las aguas subterráneas es el uso de algoritmos avanzados y modelos de aprendizaje automático para analizar datos hidrogeológicos y predecircambios en las reservas de agua subterránea. Estos sistemas permiten una mejor gestión de los recursos al anticipar las variaciones en los niveles de las aguas subterráneas.
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Las herramientas de IA para la previsión de las aguas subterráneas son utilizadas por :
- Autoridades locales y agencias del agua
- Gestores de redes de abastecimiento de agua
- Agricultores e industriales dependientes de los recursos hídricos
- Investigadores e hidrogeólogos
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Varias empresas y organizaciones de investigación trabajan en estas tecnologías, entre ellas :
📌 Empresas emergentes especializadas en hidrología e IA
📌 Universidades y laboratorios de investigación medioambiental
📌 Agencias gubernamentales e institutos meteorológicos
📌 Empresas de gestión del agua
La inteligencia artificial ofrece una oportunidad sin precedentes para una gestión más sostenible y resistente de las aguas subterráneas. Su integración en las políticas de gestión del agua podría contribuir a una mejor preservación de los recursos frente a los desafíos climáticos y ecológicos.
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