Facsa recurre a Inteligencia Artificial en el proyecto MASTERY
La IA optimiza la eficiencia energética de la depuradora sevillana de Ranilla
El proyecto MASTERY demostró en mayo de 2026, en la estación depuradora de aguas residuales (EDAR) de Ranilla, en Sevilla, el potencial de la inteligencia artificial verde para mejorar la operatividad de estas infraestructuras. Facsa colaboró en la implementación de modelos predictivos basados en machine learning y edge AI en la planta, gestionada por la empresa y propiedad de Emasesa. El proyecto, financiado con 1.464.854,85 euros por el CDTI y el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, logró optimizar los procesos biológicos bajo criterios de sostenibilidad, destacan fuentes de la compañía castellonense.
La creciente exigencia climática y regulatoria está impulsando la necesidad de maximizar la eficiencia operativa y energética en las infraestructuras del ciclo integral del agua. En ese marco, la recién aprobada Directiva Marco del Agua fija objetivos específicos para que las EDAR sean progresivamente más eficientes desde el punto de vista energético, lo que está acelerando en toda Europa proyectos de autoconsumo mediante placas solares fotovoltaicas y de aprovechamiento del biogás obtenido de la digestión de lodos. La inteligencia artificial se perfila, en este contexto, como una herramienta complementaria y de primer orden para optimizar los procesos internos de estas instalaciones y avanzar hacia modelos de gestión más resilientes y sostenibles.
El proyecto MASTERY respondió precisamente a ese reto al demostrar “en entorno real el potencial de la inteligencia artificial verde para mejorar la operatividad de las EDAR mediante algoritmos predictivos capaces de optimizar el control de los procesos biológicos bajo criterios de sostenibilidad.”
Sensores y datos en tiempo real
El sistema se implementó en la EDAR de Ranilla, donde se instalaron nuevos sensores y se desplegaron “soluciones de captación y procesamiento de datos en tiempo real, incluyendo un equipo multiespectral inteligente.” A partir de esta información, se desarrolló un modelo capaz de correlacionar señales ópticas con variables fisicoquímicas del proceso, incorporando técnicas de machine learning y edge AI para detectar desviaciones de forma temprana y reforzar la estabilidad operativa.
La experimentación en distintos escenarios permitió ajustar el algoritmo en condiciones reales y desarrollar un sistema de recomendación visual que traduce los resultados en pautas operativas aplicables por el personal de explotación. El proyecto definió, además, “una metodología y métricas específicas para la implantación de inteligencia artificial verde, orientadas a minimizar el impacto ambiental de las tecnologías digitales y maximizar su eficiencia energética.”
En marzo, el proyecto celebró su reunión final con una visita a la EDAR de Ranilla, en la que participaron el técnico del Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (CDTI) y el resto de los socios. Durante la jornada se compartieron los principales resultados alcanzados y se abordaron “los retos que plantea la digitalización del sector y la aplicación de soluciones de inteligencia artificial verde.”
“Facsa refuerza su estrategia de digitalización avanzada del ciclo urbano del agua, impulsando herramientas basadas en IA que mejoran el rendimiento de las instalaciones y su eficiencia energética”, destacan desde la empresa castellonense
El papel de Facsa en MASTERY
En el marco del proyecto, Facsa desempeñó un papel destacado en “la definición del entorno de operación, aportando datos reales, participando en la generación de datos sintéticos y en la simulación de fallos en sensores, así como en el análisis de la escalabilidad de las soluciones a EDAR de distintos tamaños.”
Con la finalización de MASTERY, Facsa refuerza su estrategia de digitalización avanzada del ciclo urbano del agua, impulsando herramientas basadas en inteligencia artificial que mejoran el rendimiento de las instalaciones y su eficiencia energética. En el consorcio participaron también CIMICO, Aquacorp, Multiverse y Savvy, esta última como líder del proyecto.
"El proyecto MASTERY ha demostrado en entorno real el potencial de la inteligencia artificial verde para mejorar la operatividad de las EDAR"
Financiación pública y fondos europeos
Mastery recibió una subvención total de 1.464.854,85 euros. El proyecto fue subvencionado por el CDTI y apoyado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades a través del Programa Misiones de Ciencia e Innovación, en el marco del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica de Innovación 2021-2024 y del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia. Contó asimismo con el respaldo de la Unión Europea a través del mecanismo NextGenerationEU y del Mecanismo de Recuperación, Transformación y Resiliencia, con número de expediente MIG-20241099.
