La Universidad de Cádiz ha desarrollado una solución informática que analiza grandes volúmenes de datos procedentes de dispositivos conectados a Internet y detecta situaciones anómalas en tiempo real. La tecnología, probada junto al Grupo Energético de Puerto Real (GEN), puede facilitar la identificación de posibles fugas, consumos inusuales y otras incidencias en las redes de abastecimiento de agua.
El trabajo, publicado en la revista internacional IEEE Software con el título «Facilitating the Adoption of Complex Event Processing for Internet of Things: Framework and Lessons Learned», lo firman Manuel Cano-Crespo, Guadalupe Ortiz y Alfonso García, investigadores de la Universidad de Cádiz y del grupo UCASE, junto a Cesare Pautasso, de la Università della Svizzera italiana. En el desarrollo del entorno tecnológico han participado también Juan Boubeta Puig y Adrián Bazán Muñoz.
Los contadores inteligentes y los sistemas de monitorización ofrecen información constante sobre el funcionamiento de numerosas infraestructuras. Disponer de grandes cantidades de datos, sin embargo, no permite interpretarlos con rapidez. Para ello se utiliza el procesamiento de eventos complejos (en inglés, Complex Event Processing, CEP), que analiza y relaciona los datos a medida que se generan. En una red de abastecimiento, el sistema examina las lecturas de los contadores e identifica patrones que apuntan a un consumo anormal o a una posible incidencia en el suministro.
La principal aportación del equipo es una API REST que integra las distintas herramientas del entorno. A través de ella se definen las situaciones que se quieren detectar, se modifican los criterios de análisis y se visualizan los resultados sin necesidad de dominar los lenguajes de programación especializados que suelen requerir estos sistemas.
El personal de Grupo Energético de Puerto Real (GEN) probó la solución en la gestión inteligente del suministro de agua. La prueba permitió comprobar su utilidad para detectar situaciones inesperadas en la red, como posibles fugas o condiciones anómalas que pueden afectar al servicio.
Entre las conclusiones, los responsables de la gestión pueden modificar los patrones de detección sin detener el sistema. Es una característica relevante en infraestructuras que funcionan de forma continua, donde interrumpir el procesamiento podría suponer la pérdida de información. Durante las pruebas, el personal de GEN definió y ajustó los patrones con herramientas gráficas y visualizó las situaciones identificadas, lo que permitió detectar aspectos que necesitaban mejoras e incidencias que requerían medidas correctoras.
Los profesionales de la gestión del agua pueden utilizar la solución sin conocimientos avanzados de programación, tal como se comprobó en la prueba.
La aplicación se ha centrado inicialmente en el suministro de agua, aunque la tecnología puede extenderse a ciudades inteligentes, a la monitorización ambiental y al seguimiento de instalaciones que generan datos de forma continua. El equipo plantea como líneas futuras el análisis de volúmenes de información todavía mayores y la exploración de nuevas aplicaciones en otros escenarios reales, entre ellos los puertos inteligentes.
El trabajo ha contado con financiación de los proyectos AwESOMe, ASSENTER y PANORAMA, con el apoyo de la Agencia Estatal de Investigación, fondos europeos y la Junta de Andalucía.
