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Caso de éxito · Agua y saneamientoPredicción de vertidos con 72 horas de antelación en una red de saneamiento costera
Cuatro puntos de alivio instrumentados en una red mixta con influencia mareal, 55 eventos caracterizados y un sistema que anticipa el desbordamiento antes de que ocurra, distinguiendo el vertido real del reflujo de la marea. Los falsos positivos bajaron del 12 % al 7 %.
Cliente no identificado por acuerdo del proyecto
Ni el nombre de la entidad ni la localización de los puntos de vertido son públicos. Todo lo que se cuenta aquí —método, variables, arquitectura y resultados agregados— sí lo es, y es exactamente lo que permite valorar si el sistema encaja en otra red.
Una alarma que saltaba con cada marea
En un aliviadero costero el nivel sube con la pleamar aunque no haya llovido y aunque no exista ningún vertido: es el agua del mar entrando por el propio punto de alivio. Un sistema que solo mide nivel interpreta eso como un desbordamiento y avisa.
Por qué el nivel solo da falsas alarmas en un aliviadero costero
Sin conductividad, cada pleamar dispara una alarma que no lo es. La marea es astronómica: se predice con años de antelación y no degrada el horizonte.
El escenario que de verdad importa es otro: la coincidencia de lluvia intensa con pleamar, cuando la red no puede evacuar contra el mar. Ahí sí se produce el vertido — y es justo el momento en el que hace falta haberlo anticipado, no contarlo después.
Cuatro variables, cuatro tipos de evento y un modelo por punto
Se instrumentaron cuatro puntos de alivio con sensores de nivel y conductividad, y se incorporaron la pluviometría acumulada y el estado de las estaciones de bombeo. Con esas señales el sistema caracteriza cuatro tipos de evento —pluvial, intrusión mareal, vertido residual y vertido mixto— en lugar de limitarse a avisar de que el agua sube.
La conductividad dice qué agua es
Posiciones cualitativas: el criterio se explica; los umbrales de cada punto no se publican.
Cada punto recibió su propia caracterización: los cuatro se comportan de forma radicalmente distinta según su tipología de red y su exposición a la marea. Aplicarles el mismo criterio habría generado falsas alarmas en unos y ceguera en otros. La precisión a 24 horas osciló entre el 82 % y el 89 % según el punto, con la diferencia explicada por el ruido y la dinámica de cada uno.
Para estirar el horizonte hasta 72 horas se incorporaron como entrada las previsiones de lluvia y de marea. La marea es astronómica y por tanto predecible con años de antelación: es el único regresor futuro que no se degrada, y es el que sostiene los horizontes largos.
Qué desarrolló Anukys
Anukys Europe S.L. desarrolló la algoritmia predictiva y la integración de la solución completa dentro del proyecto iPREDICE Fase III: los patrones de caracterización de eventos, los modelos de aprendizaje automático, la arquitectura de microservicios que los ejecuta y las pruebas de integración y validación en campo.
Financiación
El proyecto iPREDICE Fase III ha sido financiado dentro de la línea de Proyectos de Tecnologías Digitales de la Convocatoria de Ayudas a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras 2024 (AEI), promovida por el Ministerio de Industria y Turismo del Gobierno de España. Ficha completa del proyecto, consorcio y documentación oficial.
Lo que se midió, validado contra datos históricos
La validación se hizo simulando eventos pasados y comparando la predicción contra el valor real punto por punto, incluyendo deliberadamente escenarios con ruido, datos faltantes y sensores estancados.
Precisión por horizonte de predicción · mejor punto
Publicamos la degradación porque es lo que hace creíble el 89 %: más allá de 24 horas el modelo se alimenta de sus propias predicciones y el error se propaga.
Falsos positivos · cuanto más corta la barra, mejor
Una reducción del 12 % al 7 % es la diferencia entre un sistema que se usa y uno que acaba silenciado.
| Resultado | Cifra medida |
|---|---|
| Precisión global en detección de patrones críticos | 87 % (objetivo exigido: 80 %) |
| Modelo y configuración final | LightGBM con lags de 12 horas |
| Capacidad predictiva a 24 horas | R² superior a 0,82 |
| Precisión por horizonte (mejor punto) | 89 % a 24 h · 83 % a 48 h · 76 % a 72 h |
| Reducción de falsos positivos frente a Random Forest | 15 % menos — del 12 % al 7 % |
| Latencia de inferencia | 1,2 segundos por evento |
| Latencia de extremo a extremo (del dato a la alerta) | 1,8 segundos |
| Identificación de vertidos residuales | más del 85 % de los casos |
| Fiabilidad del procesamiento | más del 95 % de mensajes procesados sin error |
| Escalabilidad validada | ×10 el volumen sin degradación crítica |
La reducción de falsos positivos del 12 % al 7 % no es una métrica de laboratorio: es la diferencia entre un sistema que se usa y uno que acaba silenciado.
La arquitectura que lo sostiene
Del sensor a la alerta
Guardar la predicción junto al dato real es lo que permite auditar el modelo seis meses después: comparar lo que dijo con lo que pasó.
Sobre este proyecto
¿Por qué no se identifica al cliente?
Por acuerdo del proyecto. Ni el nombre de la entidad ni la localización de los puntos de vertido son públicos. El método, las variables, la arquitectura y los resultados agregados sí lo son, y son lo que permite valorar si el sistema encaja en otra red.
¿Cuántos puntos se instrumentaron?
Cuatro puntos de vertido, con 55 eventos caracterizados durante el proyecto. Cada punto recibió su propia caracterización por comportarse de forma distinta.
¿Cómo se validó que el modelo acierta?
Simulando eventos pasados y comparando la predicción contra el valor real punto por punto sobre datos históricos, incluyendo escenarios con ruido, valores faltantes y sensores estancados por error de instalación.
¿Qué modelo se utilizó finalmente?
LightGBM con ventanas temporales de 12 horas y regresores futuros de lluvia y marea. Se evaluaron siete enfoques: clustering, Random Forest como línea base, Gradient Boosting, LightGBM, autoencoders para anomalías y redes recurrentes ligeras.
Te decimos qué se puede anticipar en tus puntos de alivio
Analizamos la tipología de tu red, los datos que ya tengas y la instrumentación existente, y proponemos el alcance y el horizonte alcanzable en tu caso.
Ver la solución completa o llámanos: +34 657 274 067