M.I. Miguel Ángel Bribiesca Rodríguez
Miembro del Comité de Medio Ambiente y Sostenibilidad
Colegio de Ingenieros Civiles de México, A. C.
La crisis del agua en México ya no es un riesgo lejano: la estamos viviendo en el día a día. En 2022, la Zona Metropolitana de Monterrey enfrentó cortes y restricciones del servicio de agua potable, provocados por una sequía histórica de larga duración y gran intensidad.
Por otra parte, en la Ciudad de México se estima que casi el 40% del agua se pierde en fugas y en el campo la mayor parte del recurso se destina a sistemas de riego con baja eficiencia debido a una infraestructura técnicamente superada en gran parte del mundo.
Estos retos no son aislados, sino que forman parte de un escenario global marcado por sequías más largas e inundaciones repentinas debido al cambio climático. Frente a este panorama, se necesita la aplicación de nuevas tecnologías y herramientas que complementen la gestión tradicional. La aplicación de la inteligencia artificial como complemento con la hidrología y la percepción remota tradicional, por ejemplo, abren la puerta a modelos capaces de anticipar escenarios, optimizar el uso del agua y apoyar a comunidades y autoridades en la toma de decisiones con mayor certeza.
La inteligencia artificial puede ayudar a mirar un paso adelante. Para el caso de Monterrey, por ejemplo, podrían usarse modelos de redes neuronales recurrentes (LSTM), que “aprenden” de series largas de información (como lluvias, evaporación y niveles del agua en las presas) para anticipar con semanas de ventaja una reducción crítica en el almacenamiento de agua. Esa alerta temprana daría a las autoridades margen para, de ser posible, diversificar las fuentes de abastecimiento y aplicar medidas graduales de reducción del abastecimiento, en lugar de llegar sorpresivamente a la escasez.
En la Ciudad de México, algoritmos como “Isolation Forest” o “Autoencoders” son capaces de detectar comportamientos anómalos en las redes de distribución de agua potable, lo que equivale a identificar fugas incipientes entre millones de registros. Con esa información, se podrían priorizar reparaciones en las redes de distribución y frenar la pérdida de millones de litros cada día. Incluso podrían desarrollarse modelos predictivos de consumo por sectores de las redes, con base en los cuales se podrían operar automáticamente válvulas y bombas en tiempo real para lograr una distribución más equitativa y con presión razonable del agua.
Por otro lado, la agricultura también puede beneficiarse de la Inteligencia Artificial. Plataformas satelitales como OpenET o Google Earth Engine no son en sí inteligencia artificial, pero generan una base de datos climáticos y biofísicos que hacen posible alimentar modelos avanzados para hacer un uso más eficiente del agua en el riego. Con esa información, algoritmos de aprendizaje automático pueden establecer con precisión cuánta agua necesita cada cultivo en cada momento. Esto abre la puerta a sistemas de riego inteligentes que ajustan la entrega de agua a las parcelas automáticamente, en función de las condiciones del suelo y del clima, reduciendo el desperdicio y al mismo tiempo mejorando los rendimientos de los cultivos.
Existen ejemplos internacionales que muestran lo que es posible hacer. En Israel, la inteligencia artificial se aplica para optimizar la aplicación de cada gota en el riego agrícola, combinando datos de campo y clima para lograr una eficiencia extraordinaria.
Singapur utiliza modelos predictivos para anticipar el consumo urbano y así operar de manera óptima sus plantas de tratamiento y desalinización. En California, la integración de imágenes satelitales con algoritmos de pronóstico hidrometeorológico ya permite vigilar y ajustar el uso agrícola del agua en el Valle de San Joaquín y en el resto del estado de California. México podría apoyarse en estas experiencias y adaptarlas a sus propias condiciones, reconociendo la diversidad climática y social que caracteriza al país.
Sin embargo, existen retos importantes. La inteligencia artificial necesita datos confiables, y en muchas cuencas hidrológicas de México todavía no contamos con redes de monitoreo que nos proporcionen la información necesaria y suficiente. También se requiere formar capital humano capaz de traducir los modelos en decisiones útiles, y sobre todo voluntad política para que la tecnología aplicada no quede solo en proyectos piloto. Además, debe aplicarse con un sentido de equidad, no sólo para contar con sistemas modernos para la agricultura de exportación, sino también para la producción de alimentos y los servicios públicos en comunidades rurales las cuales cuentan con servicio de agua potable insuficiente e intermitente.
La IA no es una varita mágica, pero sí una herramienta estratégica para cuidar un recurso, el agua, cuya disponibilidad se reduce con rapidez en muchas regiones de México.
La seguridad hídrica es también seguridad nacional y apostar por la innovación tecnológica en agua significa invertir en estabilidad, soberanía y futuro. México no debe esperar a la ocurrencia de próximas crisis para reaccionar: es momento de poner la tecnología al servicio de la gente y de hacer del agua la base de un país más resiliente y justo.