La proliferación de cianobacterias en ríos y embalses se ha convertido en un problema ambiental recurrente, afectando tanto a la calidad del agua como a la salud de los ecosistemas acuáticos. Estos microorganismos, que pueden multiplicarse rápidamente bajo condiciones climáticas favorables, liberan toxinas que amenazan la vida silvestre y la salud humana. Para abordar este desafío, investigadores de la Universidad Complutense de Madrid han desarrollado un dispositivo innovador que permite predecir la aparición de cianobacterias en cuerpos de agua por un costo inferior a 40 €.
Funcionamiento del dispositivo innovador
Este nuevo dispositivo, creado en la Facultad de Informática de la UCM, integra algoritmos de inteligencia artificial que permiten prever el crecimiento de cianobacterias con hasta 28 días de antelación. Publicados en la prestigiosa revista Water Research, estos avances son significativos en la lucha contra la proliferación de estas bacterias. A diferencia de los métodos tradicionales, que requieren infraestructura compleja, este sistema puede conectarse fácilmente a boyas de monitorización ya existentes, facilitando su implementación en diferentes entornos.
El funcionamiento del dispositivo es autónomo, analizando variables como la temperatura y la fluorescencia de la ficocianina. Realiza los cálculos necesarios y genera predicciones automáticamente, transmitiendo los resultados mediante conexión inalámbrica, lo que elimina la necesidad de servidores externos.
Impacto en la vigilancia ambiental
El equipo de investigación ha implementado redes neuronales de memoria a corto y largo plazo, conocidas como LSTM. Esta tecnología, más eficiente que las arquitecturas profundas tradicionales, reduce tanto el consumo energético como el coste computacional. Gracias a la discreción del modelo, puede ejecutarse en un microcontrolador de bajo consumo, lo que permite su uso en zonas remotas sin acceso constante a electricidad.
Según los resultados publicados en Water Research, el modelo ofrece una precisión superior al 70% en predicciones de hasta 28 días, superando en un 20% a otros modelos de redes neuronales. Esta capacidad predictiva permite anticipar períodos de proliferación y planificar medidas de mitigación, integrándose en programas de vigilancia de calidad del agua sin incrementar los costes operativos.
La presencia de cianobacterias en ríos y embalses puede tener graves consecuencias, como la liberación de toxinas que afectan a la fauna y a los seres humanos. Casos como el del Mar Menor ilustran el impacto ambiental de este fenómeno. Para prevenir estos episodios, es crucial contar con sistemas de detección temprana, y el dispositivo desarrollado en la UCM representa un avance significativo en este ámbito.
Este dispositivo también abre la puerta a nuevas aplicaciones en el control de otros microorganismos y contaminantes químicos, gracias a su diseño modular que permite su integración en plataformas existentes. De este modo, se podría establecer una red inteligente y descentralizada para la supervisión de la calidad del agua, beneficiando a las autoridades competentes en la gestión de recursos hídricos.
