COGNIT optimiza las corrientes de agua en la industria agroalimentaria

La empresa zaragozana lidera un proyecto de digitalización de la industria agroalimentaria aragonesa para la optimización de corrientes de agua. El objetivo es desarrollar un software de inteligencia artificial de gestión de agua (DIGICAT) para que las empresas de este sector gestionen sus corrientes de agua.

El proyecto -del que también forman parte el Cluster ZINNAE, ITAINNOVA, Fribin y Contazara-, se centra en su primera fase en el desarrollo de un software de inteligencia artificial aplicado a la industria agroalimentaria para mejorar la gestión integral del ciclo del agua.

Este software estará dotado de Inteligencia Artificial (Big Data Analytics y Capacidad Predictiva) para ayudar a las empresas de este sector a la toma de decisiones para la optimización de las corrientes de agua en tiempo "cuasi" real y con carácter predictivo.

Y es que, en este sector, se han primado inversiones tecnológicas en el sector energético, procesos productivos o transporte, a pesar de que la gestión del ciclo del agua para uso industrial es una de las principales inquietudes de las industrias, sobre todo, en relación al control de calidades, cumplimiento normativo, coste del agua en su punto de uso y responsabilidad ambiental.

Y la preocupación no es para menos porque, en la actualidad, el sector agroalimentario es el mayor consumidor de la industria manufacturera con entre el 8% y el 15% del agua consumida por el conjunto de la industria europea.

Durante la primera fase del proyecto, COGNIT, con la colaboración de ITAINNOVA, ha realizado el trabajo de análisis de datos. Además, el proyecto ha contado con otros socios como CONTAZARA, que se ha encargado de los equipos de medida, e ITAINNOVA, que está llevando a cabo el desarrollo de la herramienta de inteligencia artificial. La industria que se está tomando como referencia para la validación de los resultados ha sido FRIBIN, que se ha elegido por el hecho de que la industria cárnica aragonesa es e principal subsector de la agroindustria por volumen de ventas.

Según ha explicado Rafael del Hoyo, responsable del equipo de Big Data y Sistemas Cognitivos de ITAINNOVA, "la inteligencia artificial permite la gestión avanzada del agua, permitiendo analizar (identificar las variables más importantes), predecir (modelar el comportamiento de un sistema basado en medidas) y optimizar el comportamiento de un sistema de gestión de aguas residuales".

Además, ha expuesto que "la inteligencia artificial y, en este caso, la rama de Machine learning (aprendizaje automático), permite aprender de los datos".

D esta manera, se ha desarrollado un sistema que ayuda a identificar las causas y a mejorar un sistema modelándolo con herramientas de aprendizaje automático, en especial con redes neuronales artificiales (deep learning), y ofreciendo una solución informática para la gestión integral de la planta. "Se conseguirá obtener modelos que benefician a la empresa para la reducción de gastos y mejorar el medio ambiente", ha afirmado Rafael del Hoyo.

De hecho, este software tendrá capacidad para establecer patrones y predecir comportamientos en función de las producciones, aparte de poder anticipar en todo momento a posibles desviaciones de los requerimientos y mantener los consumos de agua optimizados en todo momento.

Estos requerimientos son establecidos por el propio proceso productivo y normativa que le afecta y deberán responder a necesidades de cantidad y calidad para gestionar aguas de entrada a planta, aguas de salida de los procesos, aguas de reutilización y aguas depuradas que van al vertido final, entre otras.

El proyecto DIGICAT ha recibido una ayuda en forma de subvención regulada por el programa de apoyo a Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEIs), de la que ZINNAE forma parte desde 2010.