La startup chilena que busca optimizar los procesos de tratamiento de aguas

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Fuente: La Tercera

La empresa chilena Ainwater utiliza la tecnología de los gemelos digitales para optimizar el funcionamiento de plantas de tratamiento de aguas. Ya se expandieron a México y a Brasil y también están comenzando a implementar un modelo similar en otras industrias.

Camilo Huneeus, CEO de Ainwater, estudió ingeniería industrial química en la Universidad Católica. Cuando egresó, hizo su práctica en una empresa de construcción y diseño de plantas de tratamiento de aguas residuales. Ahí se dio cuenta rápidamente que había una brecha entre el mundo de los ingenieros que trabajaban en el rubro y el área de la electrónica y la ciencia de datos.

Ese fue el momento en que empezó a pensar en un proyecto que uniera a ambos sectores, que siguió desarrollando cuando estudió un magister en gestión de recursos hídricos en Yale. La idea era, en términos generales, utilizar inteligencia artificial para optimizar los procesos de las plantas de tratamiento de aguas.

El último empujón llegó en los primeros meses de pandemia, cuando contactó a Martín Concha, ingeniero en biotécnica, que hasta entonces trabajaba levantando capitales para tecnologías verdes y que quedó tan encantado con la idea que decidió irse a trabajar con Huneeus. Juntos postularon al fondo Corfo Crea y Valida, donde quedaron primeros en la evaluación entre 540 proyectos.

Ahí comenzaron el desarrollo tecnológico de su propuesta, y contactaron al tercer socio fundador, Marcos Pérez, doctor en física teórica y cientista de datos. Además sumaron el apoyo del Área de Eficiencia de Procesos de Aguas Andinas. “Pudimos aprender con ellos y ellos aprender de nosotros. Nosotros aprendimos mucho de sus plantas y ellos aprendieron de cómo la inteligencia artificial podía ser útil para sus procesos”, recuerda Huneeus.

Predecir el comportamiento de bacterias

Durante ocho meses, los tres fundadores de Ainwater estuvieron construyendo y testeando su modelo para salir al mercado pensando en el núcleo del proceso de cualquier planta de tratamiento de aguas. En ellas, los tanques que contienen las aguas servidas contienen bacterias aeróbicas que se comen la materia orgánica que ensucia el agua. Después de ese proceso se forman sedimentaciones que se van hacia el fondo, por lo que el agua limpia queda arriba para poder ser retirada. En ese proceso, lo más importante es que las bacterias sean bombeadas con aire para que puedan realizar su tarea, lo que normalmente suele significar la mitad del consumo de energía de una planta.

Por lo mismo, Huneeus y compañía buscaron cómo optimizar ese proceso, generando un gemelo digital de cada planta para así tener el control de todas las variantes que puedan afectar en su funcionamiento y tomar las mejores decisiones. Para ello, modelaron con inteligencia artificial el comportamiento de las bacterias en tiempo real.

“Nuestro modelo permite predecir el comportamiento para generar alertas de lo que va a pasar y recomendaciones para controlar el proceso y sobre todo airear bien, echar la cantidad de aire justa”, explica Huneeus y agrega: “Lo normal es poner todo el aire posible para asegurar que la cuestión funcione y no tenga incumplimiento normativo pero nosotros, al tener los datos y modelos en tiempo real, podemos indicar la medida precisa para evitar gastar energía y evitar problemas de incumplimiento normativo”.

Actualmente, Ainwater funciona en nueve plantas de tratamiento de aguas en Chile. Para ello cada vez que llegan a trabajar a un nuevo recinto tiene que investigar los procesos internos, cómo funciona y procesar los datos. Luego, habilitan su plataforma online considerando al diagrama de planta con el que trabajan los funcionarios de ahí, para que la aplicación de la nueva herramienta les sea familiar.

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