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¿A DÓNDE VA LA EXPLORACIÓN HIDROGEOLÓGICA?
Jordi Guimerà. Dr. en CC Geológicas. Amphos 21

Geólogo por la Universidad Autónoma de Barcelona (1985) y Doctor en Ciencias Aplicadas (Geología) por la Universidad Politécnica de Catalunya (1992). Ha desarrollado su actividad profesional desde 1997 en Amphos 21 (anteriormente QuantiSci y Enviros). Su actividad académica de desarrolló entre 1987 y 1997 en la UPC como estudiante de doctorado, investigador post-doc y profesor asociado del departamento de Ingeniería del Terreno en la Escuela de Ingenieros de Caminos. Entre 1992 y 1999 se dedicó a la hidrogeología de medios de baja permeabilidad, particularmente a su caracterización in situ para proyectos relacionados con el almacenamiento de residuos radiactivos para ENRESA, NAGRA, SKB y JAEA. Entre 1999 y 2010, gran parte de su actividad la dedicó a suelos contaminados por actividades industriales, por una parte, a la obra pública y a la gestión integral del agua por otra. Desde 2007 desarrolla el negocio de la compañía en Chile, al que se dedica full time entre 2010 y 2015, dando servicios a clientes mineros en proyectos relacionados con el ciclo del agua. Durante ese periodo, ha dirigido el área de minería de Amphos 21 (2010-2014), que engloba operaciones en Barcelona, Santiago de Chile y Lima y la gerencia general de la filial chilena del grupo (2013-2014). Desde 2015 hasta 2020 dirige los Servicios Hidrológicos de Amphos 21 Consulting, en el ámbito de la ingeniería civil, gestión de acuíferos y suelos contaminados. Actualmente es Director de Proyectos y de la Entidad de Control EC-135-SOL, una unidad administrativa certificada por la administración de Cataluña bajo el marco de la ISO 17020 en los epígrafes de investigación, análisis de riesgo y descontaminación. Parte de estos trabajos se reflejan en 21 artículos publicados en revistas internacionales, 113 contribuciones a congresos, y 6 capítulos de libros.

Muchos de nosotros recordamos que, en los inicios de nuestra carrera profesional, gran parte de los proyectos estaban dedicados al “desarrollo” de los acuíferos, en el sentido de caracterizarlos, delimitar las zonas más productivas y diseñar y perforar pozos para el aprovechamiento del agua subterránea. Lo que conoceríamos como “exploración hidrogeológica”. Poco a poco empezaron los casos de afección del agua subterráneas que entre otros, dieron lugar a la jornadas de Barcelona 1981 (!) y los proyectos de exploración en el sentido estricto, empezaron a declinar en España y la profesión empezó a orientarse a aspectos de la hidrogeología que requerían una atención urgente como precisamente la calidad del agua subterránea a corto y largo plazo y la gestión de los recursos (sobreexplotación de acuíferos, con el descenso progresivo de niveles y/o salinización en zonas costeras). La modelación numérica llegó para quedarse como herramienta indispensable para la planificación a todos los niveles.

La exploración a gran escala fue progresivamente perdiendo interés y a pequeña escala ha mantenido grupos de trabajo que bien en las universidades, bien en los centros de investigación o bien en la administración, han ido caracterizando aquellos sectores que poco a poco han ido ganando terreno por ser de particular interés. ¿Sería correcto decir que la fase 1 de la exploración se completó con la delimitación de las masas de agua subterránea? Las siguientes fases se han orientado a una mejor caracterización en términos de sectores pobremente definidos, tiempos de residencia del agua subterránea y lo que no es menor: mejora del conocimiento para abordar casos de contaminación complejos y no tan complejos.

Actualmente el Plan de Acción de Aguas Subterráneas de la DGA afronta un número de trabajos a escala estatal y otro a escala de demarcaciones hidrográficas. Entre los primeros, 16 de 95 están relacionados con el conocimiento hidrogeológico y modelación, lo cual apunta directamente a la exploración como mejora del conocimiento de los acuíferos para su gestión mediante modelos numéricos. De las 19 líneas de trabajo enumeradas a escala de Demarcación Hidrográfica, muchas de ellas están orientadas también a la exploración de recursos (Estudios geológicos, de la zona no saturada, de la recarga, caracterización hidrogeoquímica) y casi todas tienen la exploración en su base si por exploración entendemos también la mejora del conocimiento mediante unas técnicas u otras de caracterización. ¿Podríamos decir que la exploración ha pasado de la fase 1 a una fase 2 de hibernación y ahora afronta una fase 3? En todo caso, parece claro que la exploración a gran escala, en el sentido de ”descubrimiento” de nuevos recursos está alcanzando una asíntota que de momento solamente se ve trastocada en épocas donde la necesidad -sequía- motiva a la administración a movilizar recursos para encontrar nuevas fuentes.

A nivel europeo me atrevo a decir que la situación es parecida variando en función del porcentaje de uso de agua subterránea por países. En cambio, en otras regiones donde el nivel de desarrollo económico está lejos de alcanzar niveles como España, por poner un ejemplo, se dan posibilidades de crecimiento en muchos sentidos y en particular, de exploración hidrogeológica a gran escala.

En Angola, entidades multilaterales financian proyectos de exploración en el sentido estricto desde hace más de una década, coincidiendo con la estrategia del país de dotar a su población de garantías de abastecimiento más allá de la utilización tradicional del agua superficial o de pozos excavados a mano. La caracterización geológica del país a gran escala -proyecto PLANAGEO, con la participación de organismos y empresas españolas- ha permitido delimitar acuíferos y regiones de interés hidrogeológico, aunque quizás no fueran el primer objetivo del proyecto. Son estas zonas de interés las que actualmente se están explorando en detalle – a nivel fase 1- con el objetivo de dotar de agua potable a la población. La puesta en marcha de extensiones de regadío con agua superficial y subterránea en cabecera de ríos como el Boteti ha dado lugar a la merma de caudales aguas abajo en otros países de la cuenca como Botswana, pero eso sería un problema como los que mencionamos anteriormente, que en España derivaron en otra fase de proyectos y trabajos después de la primera exploración.  Se da la circunstancia que la participación en estos proyectos de explotación de centros de investigación europeos se traduce en zonas extremadamente bien caracterizadas que incluso permiten la elaboración de modelos numéricos, junto con otras que esperan la puesta en marcha de los más elementales parámetros de explotación, vía los proyectos de exploración

En otros países como Kenia, se dan también estas heterogeneidades de nivel de exploración. Existen regiones donde el nivel de conocimiento es tan amplio que incluso se han realizado modelos numéricos por parte de consultoras internacionales, junto con otras donde el nivel de conocimiento se intuye a través de datos de exploración petrolera de hace décadas.  En Kenia además se da la circunstancia -no sé si en Angola también, pero imagino que será común en otros países- de una gran dispersión demográfica necesitada de aprovisionamientos de agua potable estables. Esta población convive junto con otra gran población nómada, que se aprovisionan de puntos de agua históricos, y que a menudo entran en conflicto con los centros que poco a poco les ganan terreno y estabilizan el consumo de sus fuentes tradicionales para el pastoreo. En Kenia, como en Angola, organismos multilaterales financian grandes proyectos de exploración para hacer frente a este tipo de retos.

A menudo asistimos al “descubrimiento” de nuevos acuíferos como el Neógeno de Tanzania, acuífero que a pesar de ser aflorante y reconocible su área de recarga no se había caracterizado y puesto en funcionamiento hasta hace poco más de una década. Esto ha contribuido a garantizar el suministro de grandes centros de población cerca de la costa como Dar-er-Salaam.

En síntesis, creo que la exploración hidrogeológica tiene un gran camino por recorrer, tanto a nivel de nuestro país como a nivel mundial. El grado de detalle evidentemente no será el mismo ni los resultados a corto plazo tampoco. Pero está claro que existe un sinfín de oportunidades para desarrollar conocimiento de los acuíferos en todo el mundo con una diversidad de tecnologías que sería largo de enumerar aquí. Quizás en un próximo punto de vista.

¿POR QUÉ EL BINOMIO INTELIGENCIA ARTIFICIAL-AGUAS SUBTERRÁNEAS IMPORTA?
Lucila Candela Lledó. Dra. Ciencias Geológicas

Investigadora de IMDEA-Agua, ha sido profesora de la E.T.S. de ICCP  (UPC), profesora y miembro de la Comisión Docente del CIHS (Barcelona) y de la U. Libre de Bruselas (Bélgica). Ha sido gestora del P.N de I+D+i en RH  (MICON, actual Ministerio de C.I.U) y ERANETs ‘Crue e Iwrm.net (MICON- comunidad Europea); Vocal del CNA Ministerio de Medio Ambiente y vicepresidenta de la AIH-grupo español. Miembro electo en comisiones del External Advisory Group (Comunidad Europea), UNESCO-IAH, U. de Edimburgo (Escocia), Ministère de l’Environment (Francia) y ASEMWATER (China). Especialista Especialista en hidrología subterránea, con énfasis en recarga natural, transporte de contaminantes en aguas subterráneas y zona no saturada, (metales pesados, microcontaminantes emergentes, plaguicidas y nitratos). Ha publicado más de 100 artículos, libros y capítulos de libros y dirigido tesis doctorales y de master. Ha organizado cursos, seminarios y congresos a nivel nacional e internacional y ha participado como experta y conferenciante invitada en paneles nacionales e internacionales. Como investigadora principal en proyectos financiados por organismos nacionales e internacionales (Diversos Programas Marco de investigación de la comunidad Europea, DGXII, UNESCO, GEF, Banco Mundial, OIEA), empresas y administración. La financiación externa para estancias en el extranjero cabe destacar financiación Fullbright.

Huelga decir que actualmente todos somos conscientes que en la era digital el avance de las nuevas tecnologías y la Inteligencia Artificial (IA) han trasformado nuestro entorno con soluciones rápidas y eficientes. La carrera por el dominio de la IA es un objetivo a nivel mundial, como se ha constatado en la reciente conferencia anual del Foro Económico Mundial en Davos, orientado a temas económicos y políticos, y donde la IA ha constituido un foco de gran atención.

Entre los muchos ejemplos que se podrían citar es conocida la generación de imágenes con herramientas de IA de personajes que se profesan antipatía mutua fundidos en un abrazo, o la mejora artística de imágenes (cualquier adolescente es conocedor de esta herramienta). Por ello, la IA está integrada en casi todos los productos de Microsoft y Google de uso más o menos habitual. Por lo que respecta a la gestión del agua, también es frecuente su uso en distintos campos, como en localización de fugas, procesos de optimización, entre otras aplicaciones.

Un breve repaso a la IA indica que los datos, los científicos/profesionales (generalmente del campo de la estadística, programación o matemáticas) y la potencia computacional son los aspectos fundamentales de su desarrollo;   este último directamente ligado a las enormes cantidades de energía necesarias para gestionar los modelos. El consumo de electricidad en los centros de datos tiene un impacto físico significativo en los Recursos Naturales, especialmente en la demanda de agua. Su constatación ha conducido a introducir el término de huella hídrica de la IA.

De acuerdo a estimaciones, por cada secuencia de instrucciones de la IA se consumen en los centros de datos que la albergan aproximadamente 0.5L. Para el periodo anual 2021 a 2022 Microsoft ha aumentado el consumo de agua un 34% y Google un 22%; se desconocen los datos de Amazon. Datos procedentes del Instituto de la Ingeniería de España indican que Chat GPT-3 consume alrededor de 2L de agua para realizar entre 10-50 consultas. ¿Por qué los centros de datos necesitan tanta agua?: la necesidad de mantener temperaturas óptimas y bajo control en los servidores y racks de hardware informático a escala industrial requiere circular agua como refrigerante de forma continua. Es previsible que el creciente establecimiento de centros de almacenamiento y gestión de centros de datos, en el mundo y en nuestro país, conduzca a un aumento de la demanda de los RRHH.

El otro aspecto de la IA, relacionado directamente con la hidrogeología y las aguas subterráneas, es el uso de Machine Learning o Deep Learning, frecuente en el mundo académico y que seguramente su transferencia al mundo profesional acabará llegando tarde o temprano. 

Si nos atenemos a las definiciones, Machine Learning (ML) es un subconjunto de la IA centrado en el desarrollo de algoritmos que mejoran de forma automática a través de experiencias y mediante el uso de datos. En Machine Learning se capacita el aprendizaje de los ordenadores a partir de datos para la toma de decisiones o realizar predicciones, sin haber sido programados de forma explícita para ello. Así, en ML se le proporciona al ordenador unos ejemplos (datos) y se le pide calcular/ejecutar.  Llevar a cabo el proceso solo depende del ordenador y está basado en los ejemplos proporcionados: según se le proporcionen más datos la máquina aprende mejor ¡por ello los datos son el nuevo petróleo!.

En ‘Deep learning-DL no se le proporcionan ejemplos previos y sin intervención humana un algoritmo descubre los patrones generales de los datos y determina si una predicción es suficientemente precisa.

Trabajos basados Machine Learning o Deep Learning para cálculo de la recarga natural a los acuíferos de forma automatizada o para caracterizar la geometría de un acuífero mediante la combinación de datos procedentes de Landsat, resultados geofísicos, mapas geológicos, MDT, datos de ensayos de bombeo…etc., son prácticas actuales. En otras aplicaciones, para obtener el resultado buscado se ponen a punto modelos numéricos a partir datos almacenados en soportes informáticos y mediante la conexión o acoplamiento de algoritmos y su validación estadística, se obtiene y acepta el resultado final; sin una aparente intervención humana (salvo generalmente, teclear y evaluar datos por pantalla o por parámetros estadísticos…). A nivel académico empieza a ser frecuente encontrarse en trabajos relacionados con el ciclo hidrológico, como los anteriormente mencionados que plantean dudas sobre los resultados obtenidos, donde la parte conceptual relativa a los procesos es insuficiente y la componente humana (conocimientos, análisis, evaluación o síntesis de la información) está prácticamente ausente. Debido al proceso, se debe añadir que en ocasiones los autores del trabajo tienen dificultades para por ejemplo explicar un resultado poco coherente o la selección de un determinado parámetro.

Evidentemente no se puede negar que la IA se ha establecido en los últimos años como un poderoso auxiliar para la investigación científica, incluso existe la percepción de que algunos descubrimientos recientes no habrían sido posibles sin ella. Pero volviendo al ejemplo inicial, podremos mejorar una imagen de forma artística…pero parece ser que el mejor artista será aquel quien más atinadamente sepa dar las instrucciones a la máquina que los crea.  Cuando se plantean los posibles retos sobre el Futuro del Agua (ver CAS: De Bustamante, 2019; Jiménez, Mayo 2019; López Geta, marzo 2020) es importante reflexionar sobre el impacto de la IA, sobre si se le debería considerar como una herramienta más o como un salto cualitativo, y que consecuencias cabe esperar en un futuro no muy lejano. Si durante muchos años nuestra tarea ha sido el luchar contra las pseudociencias en las aguas subterráneas, ahora nos enfrentamos a una lucha más impersonal para la aplicación veraz de la tecnología, sean chatbots, IA o Machine Learning, entre otras que desconozco y que seguramente no tardarán en aparecer.