Las urbes se enfrentan a diferentes retos relacionados con el agua debido al cambio climático. De acuerdo a su localización e infraestructura, existen regiones con alto riesgo de inundación, mientras que otras luchan por abastecer a poblaciones y economías en crecimiento.

Independientemente de cómo sea el territorio, si algo tiene claro Vikki Williams, Digital Market Leader-Water en Arup, es que los problemas de gestión del agua urbana "son complejos". Y así lo explica en una entrevista con ENCLAVE ODS: "Implican muchos sistemas interconectados y se ven afectados por consideraciones financieras y políticas, así como por el rápido crecimiento de la población".

Esto supone que "la planificación de la resiliencia hídrica no es sencilla ni directa". Razón por la que, dice, "la inteligencia artificial y las herramientas digitales pueden ayudar mucho a analizar grandes cantidades de datos y encontrar soluciones".

Y es que la modernización del sistema es cada vez más urgente. Según datos de Naciones Unidas, para 2050 hasta 1.200 millones de personas podrían sufrir desplazamientos por desastres climáticos y 300 millones vivirán en zonas costeras muy vulnerables.

El ritmo del cambio climático "supone un problema mayor y más complejo para todos los implicados en la gestión del agua". De ahí que los avances incluyan, tal y como menciona Williams, "estructuras resistentes a las inundaciones, mejores sistemas de drenaje, e infraestructuras verdes como parques y bosques urbanos".

Al mismo tiempo, dice Williams, "son cruciales unas leyes de zonificación adaptables y unos sistemas de emergencia mejorados". El objetivo es poder garantizar "un suministro constante mediante la desalinización, el reciclaje y el almacenamiento en acuíferos".

Aunque para eso, añade, "es necesario mejorar el uso eficiente del agua mediante la conservación y sistemas actualizados". En definitiva, "reforzar la resiliencia de las comunidades locales y la cooperación internacional para compartir recursos y buenas prácticas".

Una ayuda digital

En ese sentido, desde Arup han desarrollado una herramienta digital llamada 'Terrain', cuyo objetivo es, según explica Williams, "ayudar a las ciudades a gestionar los riesgos de inundación mediante el análisis de datos, el aprendizaje automático y la automatización".

En Shanghái (China), por ejemplo, esta propuesta ha logrado promover un enfoque combinado de drenaje, espacios verdes y gestión del agua, mejorando el ciclo global en la ciudad. Por otro lado, en Mansfield (Reino Unido), ha proporcionado soluciones rápidas de diseño urbano, mostrando las intervenciones verdes más eficaces.

En otro proyecto, esta vez en colaboración con Argos Analytics, crearon 'WeatherShift', una herramienta capaz de ofrecer datos climáticos futuros a escala mundial con la intención de ayudar a los diseñadores a probar y mejorar sus planes de resistencia climática.

Pero, ¿qué diferencia hay entre lo convencional y lo predictivo? Tal y como explica Vikky Williams, "el diseño tradicional se caracteriza por un flujo lineal de actividades aisladas".

El generativo, por su parte, "puede ayudar a optimizar las representaciones virtuales de infraestructuras antes de su construcción o remodelación para garantizar un consumo de recursos sostenible y mínimo". Sin embargo, no todo resulta tan sencillo. Cuando entra la tecnología en el juego, uno de los retos es asegurarse de que los datos de entrada son correctos y los resultados pueden validarse.

Además, Williams cuenta que "encadenar herramientas digitales hace posible que distintas disciplinas trabajen en colaboración y simultáneamente para ofrecer ventajas a propietarios, constructores y operadores".

Esto, en resumidas cuentas, permite una "reducción de los costes de comunicación y entrega, la introducción de datos una sola vez y la representación de una única fuente de la verdad".

Adaptar las variables

Caudales, calidad del agua, secuestro de carbono y beneficios a la biodiversidad... ¿Es posible integrar todo en un mismo marco digital? La respuesta es sí, y es gracias a NatureInsight, un proyecto en colaboración con Scalgo, que busca tomar decisiones rápidas sobre cómo aplicar soluciones basadas en la naturaleza, equilibrando diversos factores.

Son capaces de combinar una cartografía exhaustiva con un profundo conocimiento de las soluciones basadas en la naturaleza, la hidrología y los servicios ecosistémicos. Al mismo tiempo, cuenta Williams, "identifica las intervenciones más adecuadas y ofrece información sobre los costes y beneficios de su aplicación".

El resultado, asegura, es "una herramienta de información a tiempo real para los responsables de la toma de decisiones, los promotores y cualquier persona interesada en la resiliencia medioambiental local". Para ello, considera los costes y beneficios potenciales de abordar los problemas de las inundaciones, reducir las cargas de nutrientes, gestionar el carbono y reforzar la biodiversidad local.

¿Cómo anticipar riesgos?

En cuanto al control de la calidad del agua, existen tres niveles para prever los picos de contaminación:

• Modelos prefabricados. Son fáciles de configurar y funcionan bien para previsiones básicas. Pueden ayudar a identificar tendencias a largo plazo.
• Modelos a medida. Utilizan técnicas como redes neuronales y sistemas basados en probabilidades que ofrecen mayor precisión, pero también requieren más desarrollo.
• Modelos de vanguardia. El nivel más avanzado, incluye sistemas de IA que incorporan la física y complejas ecuaciones matemáticas. El reto es disponer de suficientes datos de alta calidad a lo largo del tiempo para entrenar adecuadamente estos modelos.

Así, las soluciones digitales puede ayudar a desarrollar infraestructuras resilientes y sostenibles basadas en la naturaleza para las comunidades. Porque, como indica Williams, "la información basada en datos puede contribuir a que los sistemas de gestión de aguas pluviales y otras infraestructuras verdes reduzcan el riesgo de inundaciones".

Al mismo tiempo, la supervisión en tiempo real recopila y analiza datos continuamente, identificando y abordando cambios o problemas rápidamente para mantener el rendimiento.

Por su parte, los gemelos digitales —modelos virtuales que predicen el rendimiento del diseño en diversas condiciones— ayudan a simular escenarios y ayudar a planificadores e ingenieros a realizar las intervenciones más óptimas.

En general, señala Williams, "la IA y las soluciones digitales nos facilitan y agilizan la planificación de las intervenciones ecológicas adecuadas".

El papel de las comunidades

Para conseguir estos objetivos, Vikki Williams considera vital que trabajemos con las comunidades locales "para que estas soluciones aporten lo que necesitan". De este modo, además de proteger de las inundaciones y otros problemas, "las intervenciones adecuadas pueden transformar las calles con espacios verdes".

Aunque, para que los proyectos resulten exitosos, explica la portavoz de Arup, "es necesario que las comunidades sientan que estas intervenciones mejorarán el lugar donde viven".

Y es que, continúa Williams, "la aportación de la comunidad es esencial para establecer prioridades y garantizar que las soluciones se ajusten a las necesidades y valores específicos de los residentes". Además, el diseño participativo, indica, "puede ayudar a captar los conocimientos locales, haciendo que las intervenciones sean más pertinentes y eficaces".

La cuestión aquí es, según muestra la nueva encuesta mundial sobre las actitudes y la adopción de la IA de Arup, que "la inteligencia artificial está cambiando rápidamente la forma en la que se diseñan las ciudades". Sin embargo, también se identifican algunos obstáculos que impiden que siga desarrollándose en positivo.

Según William, "la obtención de datos de calidad es fundamental", porque sin ellos las nuevas tecnologías "no tienen el combustible que necesitan para impulsar soluciones". Motivo por el que considera que "necesitamos ver un desarrollo más decidido del sistema de IA que satisfaga las necesidades reales del mundo".

Pero no solo eso, también se requiere de "un compromiso de toda la sociedad para garantizar que los sistemas de IA sean seguros, justos y estén sujetos a supervisión humana".

Un futuro innovador

¿Qué ocurrirá en los próximos años? ¿Cómo evolucionarán las tecnologías emergentes? ¿Cómo se desarrollará la gestión urbana del agua? El escenario de 2050 todavía está algo dudoso, pero Williams nos asegura algunos aspectos.

Afirma que la planificación general tiene un enorme potencial para impulsar el cambio sistemático, pero tenemos que "ser capaces de pensar no solo en cómo el suministro y la protección del agua afectan a un edificio y a un sistema, sino en cómo interactúan y se afectan mutuamente".

En lo que respecta a los gemelos digitales, cada vez más habituales, Williams cuenta que están trabajando en el entorno construido para facilitar la interoperabilidad entre diferentes organizaciones con el fin de "crear verdaderas ciudades inteligentes".

Sin embargo, para que esto funcione, menciona, "necesitamos poder acceder a enormes cantidades de datos y analizarlos, y aquí es donde la IA y las herramientas digitales ya están influyendo, pero aún no hemos alcanzado todo su potencial".

Además, fuera de la inteligencia artificial, concluye Williams, "el blockchain resulta muy prometedor para problemas como el seguimiento y la gestión de los derechos de agua para adquirir datos sobre la calidad del agua procedentes de sensores y controlar los niveles de pureza del agua en el sistema de distribución".