Desde hace miles de años, la humanidad lidia con la calidad del agua; ya en los siglos IV y V a. C., Hipócrates, padre de la medicina moderna, relacionó el agua impura con las enfermedades e inventó uno de los primeros filtros de agua. Hoy, el desafío es considerable: supone amenazas existenciales para la biodiversidad y para numerosas comunidades humanas, además de poner en riesgo el progreso económico y la sostenibilidad de la vida humana.
Aumento del coste económico y humano de los cuerpos de agua tóxicos
A medida que la India crece y se urbaniza, sus cuerpos de agua se vuelven tóxicos. Se estima que alrededor del 70% de las aguas superficiales de la India no son aptas para el consumo. Cada día, casi 40 millones de litros de aguas residuales llegan a ríos y otros cuerpos de agua y solo una pequeña fracción recibe un tratamiento adecuado. Un informe reciente del Banco Mundial sugiere que esta liberación de contaminación aguas arriba reduce el crecimiento económico de las zonas situadas aguas abajo, con una disminución del crecimiento del PIB de hasta un tercio en estas regiones. Para empeorar las cosas, en países de ingresos medios como la India, donde la contaminación del agua es un problema mayor, el impacto aumenta hasta una pérdida de casi la mitad del crecimiento del PIB. Otro estudio calcula que estar aguas abajo de tramos contaminados en la India se asocia con una reducción del 9% de los ingresos agrícolas y una caída del 16% en los rendimientos agrícolas aguas abajo.
El coste de la degradación ambiental en la India se estima en 3,75 billones de INR (80.000 millones de dólares) al año. Los costes sanitarios relacionados con la contaminación del agua se estiman por sí solos entre 470 y 610 mil millones de INR (entre 6.700 y 8.700 millones de dólares al año) – la mayoría relacionados con la mortalidad y morbilidad por diarrea en niños menores de cinco años y con otras morbilidades de la población. Aparte del coste económico, la falta de agua, saneamiento e higiene provoca la pérdida de 400.000 vidas al año en la India. A nivel mundial, 1,5 millones de niños menores de cinco años mueren y se pierden 200 millones de días de trabajo cada año a causa de enfermedades relacionadas con el agua.
Uso de la tecnología para el seguimiento de alta resolución
Para diseñar intervenciones eficaces que permitan limpiar los ríos, hay que proporcionar a los responsables de la toma de decisiones datos fiables, representativos y exhaustivos, recogidos con alta frecuencia y de forma desagregada. El enfoque tradicional de la monitorización de la calidad del agua es lento, laborioso, costoso y propenso a errores humanos; solo permite analizar un número limitado de muestras debido a la falta de infraestructuras y recursos. Los datos suelen estar disponibles únicamente en formatos tabulares, con pocos metadatos o ninguno que los respalden. Por ello, la calidad y la integridad de los datos son bajas.
Mediante sensores automatizados, geoetiquetados, con marca de tiempo y en tiempo real, que recopilan datos de forma no estacionaria, los investigadores de nuestro equipo del Tata Centre for Development de la UChicago han logrado localizar focos de contaminación en los ríos e identificar la propagación local de la contaminación. Este mapeo de alta resolución de la calidad del agua de los ríos en el espacio y el tiempo está ganando terreno como herramienta para respaldar la toma de decisiones en materia de cumplimiento normativo, como indicador temprano de degradación ecológica y como sistema fiable para evaluar la eficacia de las intervenciones de saneamiento. La creación de visualizaciones de datos que faciliten la comprensión y la puesta a disposición de los datos a través de una plataforma digital de acceso abierto ha generado confianza entre todas las partes interesadas.
Cómo el aprendizaje automático puede generar información valiosa
Más allá de recopilar y representar datos en formatos sencillos, existe la posibilidad de usar modelos de aprendizaje automático con datos de alta resolución para predecir la calidad del agua. No existen sensores en tiempo real disponibles para ciertos parámetros fundamentales que estiman el contenido orgánico del agua, como la demanda bioquímica de oxígeno (DBO), y obtener resultados de estos en un laboratorio puede tardar hasta cinco días. Estos parámetros podrían predecirse en tiempo real a partir de otros cuyos valores se obtienen de forma instantánea. Una vez plenamente desarrollados y validados, estos modelos de aprendizaje automático podrían predecir valores intermedios en el tiempo y el espacio.
Además, añadir otras capas de datos, como el patrón de lluvias, las temperaturas locales, las industrias situadas en las proximidades y los datos sobre suelos agrícolas, podría enriquecer el análisis estadístico del conjunto de datos. El nuevo geopíxel imaginario, como lo denomina el profesor Supratik Guha de la Escuela Pritzker de Ingeniería Molecular, contiene capas verticales de información para cada ubicación GPS (sistema de posicionamiento global). En conjunto, pueden ofrecer una visión holística de la calidad del agua en esa ubicación y de sus tendencias de cambio.
Tecnología y política pública
En términos generales, el aprendizaje automático puede ayudar a los responsables de políticas a resolver problemas de estimación y predicción. Tradicionalmente, la medición de la contaminación del agua siempre se ha basado en la estimación, mediante la toma de muestras y las pruebas de laboratorio. Con nuestra tecnología, estamos aumentando enormemente el alcance y la frecuencia de dicha estimación, pero también vamos más allá. Con nuestros modelos de aprendizaje automático, intentamos construir modelos predictivos que cambiarían por completo el panorama de los datos sobre contaminación del agua. Además, nuestras herramientas ampliadas de estimación y predicción basadas en aprendizaje automático no solo aportarán nuevos datos y métodos, sino que también podrían permitirnos centrarnos en nuevas preguntas y problemas de política. A nivel macro, aspiramos a ir más allá de este proyecto y esperamos llevar una cultura del aprendizaje automático a la política pública india.
Divulgación de datos y política pública
El acceso a la información ha sido una parte importante del debate ambiental desde el inicio del movimiento contra el cambio climático. La idea de que “la información aumenta la eficacia de la participación” ha sido ampliamente aceptada en la economía y en otra literatura de ciencias sociales. Aunque la disponibilidad de datos fiables es el paso más importante hacia una regulación eficiente, hacer transparente el proceso y divulgar los datos al público aporta muchas ventajas adicionales. Esta divulgación crea competencia entre las industrias en materia de desempeño ambiental. También puede generar presión pública por parte de grupos de la sociedad civil, así como del público en general, los inversores y las plantas industriales homólogas, y animar a los contaminadores a adoptar mejores comportamientos.
