Investigadores españoles crean un dispositivo de menos de 40 € que predice la aparición de cianobacterias en ríos

La presencia de cianobacterias en ríos representa un problema recurrente en los ecosistemas acuáticos. Estos microorganismos, que forman parte del agua dulce, pueden multiplicarse de forma repentina bajo ciertas condiciones climáticas. Estas proliferaciones alteran la calidad del agua, afectan a la fauna y pueden llegar a liberar toxinas perjudiciales para la salud humana.

Hasta ahora, la detección y predicción de estos episodios dependía de métodos costosos o de observaciones periódicas que no siempre resultaban precisas. Ante esa limitación, investigadores de la Universidad Complutense de Madrid han diseñado una herramienta capaz de anticiparse al crecimiento de las cianobacterias en ríos, lagos y embalses.

¿Cómo funciona el económico dispositivo que predice la aparición de cianobacterias en ríos?

Un nuevo dispositivo desarrollado en la Facultad de Informática de la UCM se presenta como una herramienta preventiva sencilla y económica. Por menos de 40 €, integra algoritmos de inteligencia artificial capaces de prever el crecimiento de cianobacterias en ríos con hasta 28 días de antelación.

Estos valiosos avances fueron publicados en la revista científica Water Research, considerada como una de las más prestigiosas del mundo en lo que respecta a la investigación sobre recursos hídricos.

A diferencia de los equipos tradicionales, que requieren una infraestructura compleja, este sistema puede conectarse como un complemento a las boyas de monitorización ya instaladas. Su instalación no demanda conocimientos técnicos avanzados y puede adaptarse a distintas condiciones ambientales.

El funcionamiento del dispositivo es totalmente autónomo: analiza las variables recogidas por los sensores (como temperatura o fluorescencia de la ficocianina), ejecuta los cálculos y genera las predicciones de forma automática.

Luego transmite los resultados mediante conexión inalámbrica, sin depender de servidores externos ni de procesamiento centralizado.

El uso de la inteligencia artificial en entornos naturales

El equipo de investigación ha implementado redes neuronales basadas en modelos de memoria a corto y largo plazo, conocidas como LSTM (Long Short-Term Memory). Estas redes son más pequeñas y específicas que las arquitecturas profundas tradicionales, lo que reduce el consumo de energía y el coste computacional.

Antes de integrarse en el dispositivo, la red neuronal se somete a un proceso de discretización, que comprime su tamaño sin perder precisión. De esta forma, puede ejecutarse en un microcontrolador de bajo consumo, lo que permite su uso en zonas remotas o sin acceso constante a energía eléctrica.

Este enfoque local, denominado edge computing, posibilita el procesamiento de datos en el propio punto de monitorización. Así se evitan los retrasos y dependencias que suelen afectar a los sistemas centralizados, y se consigue una capacidad predictiva inmediata directamente sobre el terreno.

La precisión de este dispositivo y su bajo consumo

Según los resultados publicados Water Research, el modelo logra una precisión superior al 70% en predicciones de hasta 28 días. Este rendimiento supera en un 20% al de otros modelos que emplean redes neuronales profundas comprimidas.

El sistema permite anticipar los periodos de proliferación y planificar medidas de mitigación con antelación. Además, puede integrarse en programas de vigilancia de calidad del agua sin aumentar los costes operativos.

La capacidad para trabajar de forma autónoma, junto a su bajo consumo energético, lo convierte en una alternativa viable para entornos con recursos limitados. No requiere mantenimiento continuo ni personal especializado, lo que facilita su despliegue en múltiples puntos de control.

Las graves consecuencias de la presencia de cianobacterias en ríos

Recordemos que la aparición de cianobacterias en ríos y embalses tiene consecuencias directas sobre el abastecimiento urbano y el equilibrio ecológico.

Cuando estas bacterias se multiplican, pueden liberar toxinas que afectan a animales, aves y seres humanos. Incluso sin la emisión de compuestos tóxicos, su descomposición consume el oxígeno disuelto en el agua, generando episodios de anoxia.

Casos como el del Mar Menor ilustran el impacto de este fenómeno. La acumulación de materia orgánica y la falta de oxígeno derivada de las cianobacterias provocaron graves daños ecológicos.

Prevenir estos episodios requiere sistemas de detección temprana capaces de reaccionar antes de que se produzca el colapso ambiental. El dispositivo desarrollado en la UCM representa un avance en esa dirección.

Implicaciones y próximos pasos para los investigadores de la UCM

La investigación abre la puerta a nuevas aplicaciones en la vigilancia ambiental. Los autores plantean que el dispositivo podría adaptarse para otros tipos de microorganismos o incluso para el control de contaminantes químicos.

Además, su diseño modular permite integrarlo en plataformas existentes, tanto en sistemas fluviales como en embalses de abastecimiento o instalaciones industriales.

De este modo, las autoridades competentes podrían disponer de una red inteligente y descentralizada para la supervisión de la calidad del agua.