Dinapsis lanza el algoritmo que sabe cómo va la economía de la ciudad

Si se consume agua, hay un negocio en marcha. Y si esos datos se comparan con los de años anteriores se sabe cómo evoluciona. Estos son solo dos ejemplos de lo que es capaz de hacer el algoritmo la nueva herramienta que está desarrollando Dinapsis. El centro de innovación de Hidraqua y el grupo Suez presenta el trabajo que forma parte del programa que lanzó la Conselleria de Ciencia en busca de soluciones directamente relacionadas con la lucha contra la covid-19.

Análisis de movilidad ciudadana basada en el consumo de agua con Big Data e Inteligencia Artificial, como se conoce de momento la propuesta, se planteó por saber el consumo de agua. Con el estado de alarma vivido en el segundo trimestre del 2020 empezaron a pensar qué se podía saber a partir de los datos que que manejan desde Dinapsis. Como destacan, contaban con múltiples experiencias previas en proyectos de digitalización de consumos para las ciudades, ya que es el único centro de gestión de las operaciones del ciclo integral del agua en la Comunitat Valenciana.

¿Y qué es lo que decían aquellos datos de la primavera más extraña que hemos vivido? «Si no nos tenemos que mover del municipio y hay consumo, vemos que la gente se ha movido», explican los responsables de estos centros. Cuando se permitió la movilidad, la pregunta que se hicieron era cómo aplicar esos macrodatos con que contaban.

El carácter turístico de Benidorm, donde se implantó el primer centro Dinapsis en España, sirvió de partida para el trabajo con el algoritmo.

Benidorm, punto de partida

El ejemplo del que partieron era Benidorm, donde se instaló el primero de esta red de centros. Partiendo de una de las ciudades con mayor densidad de hoteles de España, empezaron a plantear lo que reflejaba el consumo. Lo lógico, recuerdan, era simplemente constatar cuando estos establecimientos empezaban a abrir ya que se pasaba de un consumo cero a que este creciera. Pero de ahí, podían aplicar cálculos comparativos por zonas. ¿Cuánto se estaba consumiendo respecto al año pasado? Y con eso ya tenían una base económica en la que manejarse.

«Conforme fuimos avanzando en el desarrollo de la herramienta, nos dimos cuenta que, comparando los datos de años anteriores por sectores económicos, podríamos estimar, además de los movimientos entre ciudades, la recuperación de la actividad económica», indican. «Para ello, recurrimos a modelos de agrupación de consumos por zonas de las ciudades y evolucionamos el planteamiento inicial de esta plataforma para ampliar esta información de valor a los municipios».

Estas administraciones son precisamente las propietarias de gran parte de los datos, apuntan. Y una de las claves que han tenido que manejar en el desarrollo de esta herramienta es el cumplimiento total del Reglamento General de Protección de Datos. Una forma de asegurarlo era que la información se agregara desde los denominados SCADAs, los Centros de Control o lectura manual. La solución planteada no utiliza ningún dato personal, recalcan, solo consumo de agua y coordenadas geográficas a nivel de barrio como sector hidráulico o ciudad.

La inteligencia de las redes sociales

El cómo se interpreta era la siguiente clave del proceso. La respuesta vino desde Facebook con el algoritmo Prophet. Este es el nombre de la herramienta que la empresa de Zuckerberg decidió liberar como código abierto para que ayudase a interpretar series de datos. «Mucha parte de los avances en Inteligencia Artificial llega porque las grandes compañías como esta o Amazon han liberado parte de sus algoritmos y pasan a ser de distribución libre», valoran.

Usar ese código tenía una ventaja particular que se aplicaba a la extraordinaria situación vivida por la pandemia, el manejo de predicciones. «Lo normal cuando haces una predicción es que se suelen usar métodos que cuantos más datos tengas del pasado, mejor será». Y ese no era el caso «porque hay tantos vaivenes que es imposible predecir». De ahí las ventajas del algoritmo Prophet. Este modelo de Inteligencia Artificial, como explican, «tienen en cuenta los datos del pasado pero ponderan mucho los datos más cercanos».

Dinapsis aprovecha la previsión meteorológica como alerta temprana a municipios

Predicciones con datos locales

Gracias a ello, podían desarrollar una herramienta que les permitiera generar estimaciones capaces de mostrar una evolución de consumo. Y esto, subrayan, les sirve para ver si los negocios están creciendo o están cerrando: «Si la economía en diciembre está así, ¿cómo estará en marzo de 21?». Una información que, a nivel municipal, no es tan fácil de manejar automáticamente.

Por eso presumen que con su sistema, ahora es mucho más sencillo de controlar, basta marcar área geográfica y tiempo. «El sistema es económico, rápido de implantar y complementario a propuestas actuales de tecnología de telefonía móvil», aseguran. El resultado en planos de densidad dependerá de los datos que se dispongan en cada municipio. ¿Tienen contadores que permitan la telelectura? Entonces podrán tener información diaria. ¿Es necesario que un técnico lea los datos en persona? Entonces la visión será trimestral. Entre un extremo y otro están los sistemas de centros de control que pueden ofrecer esas lecturas semanalmente. De ahí que señalen que su coste será variable en función del número de ciudades y granularidad de los datos.

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