El desafío del legado victoriano
Bajo el asfalto de Londres late un gigante herido. La red de abastecimiento de la metrópoli es una de las infraestructuras más complejas de Europa, pero también una de las más frágiles: más de 31.000 kilómetros de tuberías, muchas de las cuales son reliquias de hierro fundido de la época victoriana con más de 150 años de antigüedad. Este legado histórico enfrenta hoy un desafío crítico: la pérdida de unos 570 millones de litros de agua diarios por fugas, una cifra que equivale a vaciar más de 220 piscinas olímpicas cada jornada antes de que el recurso llegue al grifo.
Imagen de la Walton Pumping Station, en Walton-on-Thames, construida en 1911. Chris Allen, CC BY-SA 2.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=9301273
Tradicionalmente, la lucha contra estas pérdidas ha sido una tarea casi artesanal. Las brigadas nocturnas recorrían las calles con «bastones de escucha», confiando en el oído humano para detectar el siseo del agua en una ciudad que nunca duerme. Este enfoque reactivo y propenso al error ha demostrado ser insuficiente frente al estrés hídrico y la presión demográfica.
La solución está emergiendo de una alianza tecnológica sin precedentes. Por un lado, el despliegue de sensores acústicos e IoT está transformando la red en un organismo capaz de «sentir» sus anomalías. Pero el verdadero salto llega con la Inteligencia Artificial, que actúa como un cerebro analítico capaz de distinguir la firma exacta de una fuga entre el ruido urbano. Esta sinergia promete transformar la gestión del agua en una estrategia de precisión predictiva.
El sistema nervioso digital
Para que una ciudad pueda gestionar de forma eficaz su recurso hídrico, es necesario disponer de información continua sobre el funcionamiento de su red de distribución. La tecnología de captación se basa en la implementación de una infraestructura de sensorización IoT (Internet de las Cosas) que permite monitorizar distintos parámetros de la red de tuberías y generar datos operativos de manera continua. Uno de los componentes de esta infraestructura son los loggers acústicos, dispositivos de monitorización utilizados en redes de agua para la detección de fugas, que se instalan en puntos estratégicos como válvulas e hidrantes y registran señales acústicas y vibraciones asociadas al comportamiento hidráulico de las tuberías.
Instalación y localización de sensores acústicos. Imagen publicada por FIDO Tech. https://fido.tech/leak-locate/
Estos loggers acústicos funcionan de forma programada y suelen realizar mediciones en franjas horarias de bajo consumo, habitualmente nocturnas, cuando el nivel de ruido hidráulico y ambiental es menor y la señal de interés resulta más detectable. De manera complementaria, el sistema integra sensores de presión y caudalímetros que permiten estructurar la red en Áreas de Medición de Distrito (District Metered Areas, DMAs). Esta metodología, ampliamente utilizada en la gestión de redes de abastecimiento, permite realizar balances hídricos periódicos, comparando el volumen de agua que entra en cada sector con el consumo registrado, con el fin de identificar pérdidas o agua no registrada.
Imagen típica de un caudalímetro del tipo basado en el principio de generación de vórtices
Equipo de Thames Water trabajando en Muswell Hill, en Londres. Philafrenzy – Own work, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=70942099
No obstante, estos sistemas de monitorización acústica presentan limitaciones, especialmente en entornos urbanos densos. El ruido ambiental y las vibraciones externas generadas por el tráfico, las infraestructuras de transporte y otras actividades urbanas pueden interferir en las mediciones acústicas, reduciendo su fiabilidad. En ausencia de procesos adicionales de análisis y validación, estas interferencias pueden dar lugar a indicaciones erróneas de fuga (falsos positivos), una problemática reconocida en la operación de redes de agua, que puede derivar en intervenciones innecesarias y costes operativos adicionales asociados a trabajos de inspección y excavación..
La Inteligencia Artificial como filtro crítico
Aquí es donde entra en juego la Inteligencia Artificial basada en aprendizaje profundo (deep learning). Si los sensores actúan como los oídos, la IA funciona como el sistema que analiza y procesa los estímulos acústicos. Su rol no se limita a detectar sonidos intensos, sino a reconocer patrones acústicos característicos asociados al ruido que produce el agua al escapar de una tubería a presión.
A diferencia de los métodos tradicionales, algoritmos comerciales como FIDO AI han sido entrenados con grandes volúmenes de datos acústicos procedentes de fugas reales y de entornos urbanos. Esto les permite filtrar sonidos no relacionados (como tráfico u otras actividades humanas) con niveles de precisión reportados superiores al 90%. Además, la IA puede estimar la magnitud relativa de una fuga a partir de la energía y características del sonido, lo que permite clasificarlas de forma operativa en categorías como pequeñas, medianas o grandes.
Esta combinación resulta especialmente valiosa porque permite una priorización más informada. En lugar de investigar cada señal por igual, la IA ayuda a indicar a los ingenieros dónde es probable que se concentren las mayores pérdidas de agua, lo que les permite orientar mejor sus recursos humanos y financieros hacia los puntos de mayor impacto potencial. De este modo, se facilita el paso de un mantenimiento principalmente reactivo a una gestión más planificada y apoyada en datos.
El éxito de FIDO Tech en el Támesis
La efectividad de esta dupla tecnológica se documentó en un piloto realizado por Thames Water. El equipo de estrategia de fugas utilizó la plataforma FIDO AI para analizar más de 35.000 archivos de audio históricos acumulados por la red. En aproximadamente 2,5 horas, la IA señaló 33 puntos de interés que fueron priorizados para su verificación en campo.
Tras la verificación en campo, se reportó una precisión superior al 92% en las predicciones de la IA. El sistema también permitió identificar sensores desalineados o mal posicionados que estaban generando datos poco fiables, facilitando así tareas de mantenimiento correctivo sobre la instrumentación. En otro proyecto independiente, que empleó sensores Enigma, se identificaron 788 fugas en un periodo de 20 semanas, lo que se asoció a un ahorro estimado de 5,78 millones de litros de agua al día.
Estos resultados cuantificables indican mejoras operativas en la localización y validación de fugas, reduciendo el número de excavaciones innecesarias en los casos analizados. El aprendizaje clave es que la tecnología permitió validar en pocos días intervenciones que antes requerían procesos más largos, en un contexto en el que Thames Water reportó una reducción anual de fugas del 7% en su último ejercicio.
Implicaciones regionales y el futuro hídrico
La experiencia de Londres se cita con frecuencia como referencia para otras ciudades europeas con redes envejecidas, como Roma, París o Dublín, que presentan distintos niveles de pérdidas de agua tratada según datos de sus operadores. En España, el caso de Madrid muestra que una combinación sostenida de renovación física de la red y procesos de digitalización, incluidos proyectos de gemelo digital, se asocia a niveles de eficiencia superiores al 90% en la gestión del agua.
Sin embargo, el desarrollo tecnológico no se limita a la IA acústica. Se están investigando y desplegando soluciones como el uso de fibra óptica para detectar variaciones térmicas a lo largo de extensos tramos de tubería, así como herramientas conocidas como “bolas inteligentes” que se desplazan por el interior de la red siguiendo el flujo. Estos avances apuntan a un enfoque en el que la reducción de pérdidas y la recuperación de agua dentro de las propias infraestructuras se consideran una vía clave para mejorar la disponibilidad hídrica urbana.
Es importante reconocer que Londres sigue enfrentando límites estructurales: la IA puede ayudar a localizar fugas, pero no sustituye la reparación física de tuberías envejecidas. La red incluye tramos muy antiguos, en algunos casos con más de un siglo de antigüedad, por lo que la necesidad de inversiones sostenidas en renovación física sigue siendo un reto central para que las soluciones digitales puedan desplegar todo su potencial.
Hacia una cultura de la prevención
La combinación del Internet de las Cosas y la Inteligencia Artificial se ha consolidado como una herramienta relevante para mejorar la gestión de infraestructuras críticas en contextos complejos. La evidencia disponible indica efectos positivos: se reduce el volumen de agua perdida, se evita parte de la energía y de las emisiones asociadas al bombeo de agua que no llega a consumirse y se refuerza la capacidad operativa para afrontar escenarios de escasez hídrica.
El mensaje final es una llamada a la concienciación y a la acción. La experiencia de Londres ilustra que, aunque existan herramientas digitales avanzadas para detectar problemas, su eficacia depende del estado y la renovación de las infraestructuras físicas. En este contexto, muchas administraciones y empresas hídricas están incorporando la digitalización como un apoyo relevante para mejorar la resiliencia frente a los retos climáticos. La tecnología ha ampliado la capacidad de monitorizar y comprender lo que ocurre en las redes; el siguiente paso es tomar decisiones e invertir para reducir ineficiencias históricas.
