¿Qué hacemos?
Motivación
Actualmente, la eficiencia energética y ambiental son aspectos críticos en las estaciones de depuración de aguas (EDAR). De hecho, las EDAR son grandes consumidoras de energía, Nuestro desafío es mejorar simultáneamente el rendimiento económico y ambiental utilizando un enfoque de aprendizaje por refuerzo.
Objetivo
Diseñar e implementar un sistema autónomo basado en inteligencia artificial que optimice los procesos de depuración en EDARs, enfocándose en:
- Eficiencia energética.
- Cumplimiento ambiental.
- Robustez operativa.
El proyecto puede
tener un impacto significativo en la sostenibilidad ambiental, al
reducir el impacto de la depuración de aguas residuales en el medio
ambiente y mejorar la eficiencia energética de las plantas de
tratamiento.
Propuesta
Nuestra propuesta se basa en:
- Mejorar la eficiencia energética de las EDAR mediante aprendizaje por refuerzo.
- Utilizar la interacción con el operador de la planta para mejorar el rendimiento del aprendizaje por refuerzo.
- Desarrollar un soft-sensor basado en aprendizaje automático para predecir medidas no observables en las EDAR, en concreto, un nuevo sensor virtual que predice las condiciones metereológicas.