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.

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.

Huneeus cree que si en 2012 hubiera tenido los recursos para fundar Ainwater, la propuesta igual hubiera fracasado, no a nivel tecnológico, sino que a nivel comercial. “Hace 10 años el rubro no lo entendía, no lo veía”, dice refiriéndose a la necesidad de incorporar nuevas tecnologías.

Eso cambió gracias a la pandemia, ya que los operadores de las plantas se vieron ante el problema de no saber lo que estaba pasando ahí si es que no asistían presencialmente. “Eso fue algo muy bueno para nosotros y el desarrollo natural de la industria es ir para allá. Hoy día saben que la inteligencia artificial es lo que viene y están muy abiertos a ello”, dice Huneeus.

Así, poco a poco han ido superando las barreras de una industria que Huneeus describe como “conservadora” por los riesgos que se asumen al implementar nuevas tecnologías y que ameanzan la salud de las miles de personas que consumen agua en el sector.

Además, el CEO valora que buena parte del equipo de Ainwater tenga en sus trayectorias profesionales anteriores trabajos vinculados al rubro del agua. “Somos profesionales que entendemos este mundo. No venimos de la inteligencia artificial al agua a decirle a alguien que sabemos más que él. Somos gente del agua, que entendemos los problemas del agua y venimos a usar herramientas de ciencia de datos para estos procesos”, opina.

La meta a corto plazo para Ainwater es clara: convertirse en los mayores digitalizadores en la industria del agua y ayudar al control remoto de las plantas. Eso implica en primer lugar, una mayor expansión por Latinoamérica, donde ya están trabajando en dos proyectos en México, además de un convenio de colaboración con una planta brasilera. En ambos países esperan abrir oficinas pronto.

Además, esperan dar el salto a Estados Unidos y Europa, donde hay otras empresas trabajando en servicios similares. “Hay competencia directa pero sin embargo, entendemos que ninguno llega al nivel específico de recomendaciones que llegamos nosotros. Otros te dicen ‘debes reducir la velocidad de aire en la noche’, mientras nosotros te decimos que debes reducirlo en 25%, entre tal hora y tal hora, y eso, por lo que sabemos, solo lo hacemos nosotros”, cuenta Huneeus.

Por otro lado, la expansión de Ainwater no solo busca ser geográfica, sino que pretende saltar a otras industrias. Actualmente, están dando sus primeros pasos en plantas de las industrias textiles, cerveceras y de producción animal.

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