Investigadores de la Universidad de Cádiz han desarrollado una herramienta que analiza datos de dispositivos conectados a Internet para detectar anomalías en tiempo real. Probada en colaboración con Grupo Energético de Puerto Real (GEN), puede contribuir a mejorar la gestión de las redes de abastecimiento de agua al facilitar la identificación de posibles fugas, consumos inusuales y otras incidencias.
El trabajo, publicado en la revista IEEE Software, presenta una API REST para integrar y utilizar tecnologías que procesan de forma continua la información generada por sensores y otros dispositivos. Sus autores son Manuel Cano-Crespo, Guadalupe Ortiz y Alfonso García, de la Universidad de Cádiz y el grupo UCASE, junto con Cesare Pautasso, de la Universidad della Svizzera italiana. Otras herramientas del entorno son fruto del trabajo colectivo de UCASE, con una participación especialmente destacada de Juan Boubeta Puig y Adrián Bazán Muñoz.
Los contadores inteligentes y los sistemas de monitorización generan información constante sobre las infraestructuras, pero disponer de esos datos no implica que puedan interpretarse con rapidez. El reto es reconocer qué ocurre, detectar situaciones fuera de lo habitual y aportar información útil para la toma de decisiones.
Análisis continuo de datos
Para abordar ese reto, el equipo empleó el procesamiento de eventos complejos (Complex Event Processing, CEP), que permite analizar y relacionar datos a medida que se generan. En una red de agua, por ejemplo, el sistema puede examinar lecturas de contadores e identificar patrones que apunten a un consumo anormal o a una posible incidencia en el suministro.
La API desarrollada facilita definir qué situaciones se quieren detectar, cambiar los criterios de análisis y visualizar los resultados sin necesidad de conocer los lenguajes de programación especializados que suelen requerir estos sistemas.
Personal de GEN probó la solución en el ámbito de la gestión inteligente del suministro de agua. Las pruebas permitieron comprobar su utilidad para detectar situaciones inesperadas en la red, como posibles fugas o condiciones anómalas que pueden afectar al servicio.
Pruebas y posibles aplicaciones
Durante las pruebas, el personal de GEN utilizó herramientas gráficas para definir y ajustar patrones de detección y visualizar las situaciones identificadas. Según el trabajo, los responsables de la gestión pueden modificar esos patrones sin detener el sistema, algo relevante en infraestructuras de funcionamiento continuo, donde una interrupción del procesamiento podría ocasionar la pérdida de información. La información obtenida también permitió detectar aspectos que necesitaban mejoras e incidencias que requerían medidas correctoras.
La experiencia, señala el artículo, pone de relieve la importancia de que estas soluciones puedan ser utilizadas por profesionales de la gestión del agua sin conocimientos avanzados de programación. Aunque el estudio se centró inicialmente en el suministro de agua, la tecnología también podría aplicarse en otros ámbitos del Internet de las Cosas, como las ciudades inteligentes, la monitorización ambiental y el seguimiento de instalaciones que generan información de forma continua.
El equipo plantea como futuras líneas de trabajo estudiar la capacidad de la solución para gestionar mayores volúmenes de información y explorar aplicaciones en otros escenarios reales, entre ellos, los puertos inteligentes.
Publicación y financiación
El estudio, titulado Facilitating the Adoption of Complex Event Processing for Internet of Things: Framework and Lessons Learned, se publicó en IEEE Software y contó con financiación vinculada a los proyectos AwESOMe, ASSENTER y PANORAMA, con apoyo de la Agencia Estatal de Investigación, fondos europeos y la Junta de Andalucía.
Referencia bibliográfica: Cano-Crespo, M., Ortiz, G., Pautasso, C. y Garcia-de-Prado, A. (2026): ‘Facilitating the Adoption of Complex Event Processing for Internet of Things: Framework and Lessons Learned’. IEEE Software. DOI: 10.1109/MS.2026.3664449.
