Soluciones impulsadas por la IA en sistemas de tratamiento de aguas residuales y reutilización agrícola: una revisión...

Área de la Ciencia:

• Ciencias del medio ambiente
• Gestión de los recursos hídricos
• Ingeniería agrícola

Sus antecedentes:

• La reutilización de las aguas residuales es crucial para hacer frente a la escasez de agua y la seguridad alimentaria, en consonancia con los objetivos de desarrollo sostenible.
• Los métodos tradicionales se enfrentan a desafíos con la compleja dinámica de la reutilización de las aguas residuales, lo que limita su adopción generalizada.
• La inteligencia artificial (IA) ofrece potencial para gestionar estas complejidades en el tratamiento de aguas residuales y el riego.

Objetivo del estudio:

• Revisar críticamente la aplicación de la IA en el tratamiento de aguas residuales y la reutilización agrícola.
• Identificar las limitaciones técnicas, los desajustes regulatorios y las brechas de implementación en la IA para la reutilización del agua.
• Proporcionar una hoja de ruta para la futura investigación y desarrollo de sistemas de IA para la reutilización sostenible del agua.

Principales métodos:

• Revisión de la literatura y análisis crítico de los estudios existentes sobre las aplicaciones de la IA en el tratamiento y la reutilización de aguas residuales.
• Examen del rendimiento del modelo de IA con respecto al monitoreo de la calidad del agua, la calidad de los efluentes y la optimización del riego.
• Evaluación de los marcos regulatorios y su impacto en el desarrollo y la validación de modelos de IA.

Principales resultados:

• La IA mejora el tratamiento de aguas residuales a través de una mejor supervisión, calidad de los efluentes, eficiencia energética y reducción de costos.
• La IA optimiza el riego, aumenta la eficiencia de la reutilización del agua, mejora la programación y reduce los riesgos agrícolas.
• Los modelos actuales de IA a menudo pasan por alto los requisitos de agua recuperada, centrándose en estándares de descarga obsoletos y descuidando los contaminantes emergentes.

Conclusiones:

• La IA es prometedora para el avance de la reutilización de las aguas residuales, pero requiere una mejor alineación con criterios específicos de calidad del agua recuperada.
• Hay una necesidad crítica de modelos de IA validados en sistemas del mundo real, que aborden los contaminantes de preocupación emergente (CEC).
• Los sistemas de IA integrados y conscientes de la calidad son esenciales para lograr una reutilización verdaderamente sostenible del agua, lo que requiere la colaboración entre investigadores, operadores y responsables políticos.