Ingeniería Mecatrónica · 2025
Prototipo de modelo de inteligencia artificial para mejorar la dosificación química en el proceso de tratamientos de agua residuales de la industria textil
El objetivo del proyecto es crear un modelo de inteligencia artificial que contribuya a optimizar la dosificación de sustancias químicas en el tratamiento de aguas residuales de la industria textil, el concepto es utilizar información histórica sobre la calidad del agua y las condiciones de funcionamiento de la planta para entrenar un modelo capaz de realizar sugerencias exactas y ajustadas a las demandas particulares del agua en tiempo real. Con esto no solo lograra el facilitar la optimización del proceso también la reducción de costos y la disminución del impacto ambiental. Esta propuesta surge de la urgencia de vencer las restricciones de los métodos convencionales, que se apoyan en parámetros estables o en la experiencia de los operadores sin considerar las variaciones en las propiedades del agua. Este modelo tiene como objetivo utilizar de forma más inteligente los recursos, respetando de esta manera las normativas medioambientales vigentes, con el objetivo de avanzar hacia un tratamiento de aguas más sustentable. El proyecto contempla la creación de un algoritmo potente y flexible, capaz de procesar grandes volúmenes de datos y adaptarse rápidamente a nuevas condiciones, además, incluirá una herramienta fácil de usar en Google Colab, para que los operadores puedan interactuar con el sistema de manera sencilla, los resultados del modelo se validaron usando datos reales, comparándolos con los métodos actuales, y se espera que las recomendaciones sean mucho más precisas y efectivas. Este enfoque no solo busca hacer más eficientes las operaciones de tratamiento de aguas, sino también promover prácticas más responsables y sostenibles en el sector textil, ayudando a enfrentar los retos ambientales de hoy y del futuro.