Resumen

El tratamiento de aguas residuales es esencial para garantizar la calidad del agua y la salud pública frente a desafíos como la contaminación y la escasez hídrica. Este estudio realiza un análisis bibliométrico sobre aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en este ámbito. Técnicas como redes neuronales, lógica difusa y algoritmos genéticos optimizan procesos clave como remoción de contaminantes, control de bioincrustaciones y eficiencia energética. El modelo LDA identifica temas emergentes, incluyendo monitoreo en tiempo real y predicción de efluentes basada en IA. Estos hallazgos subrayan el potencial transformador de la IA en la gestión sostenible de aguas residuales.

• Materias:Redes neuronales artificiales Inteligencia artificial Aguas residuales
• Subjects:Artificial neural networks Artificial intelligence Sewage
• Palabras claves:Predicción de efluentes; Optimización del agua; Reciclaje de contaminantes; Aprendizaje automático; Algoritmos genéticos; Tratamiento microbiano; Asignación latente de Dirichlet.
• Keywords:Effluent prediction; Water optimization; Pollutant recycling; Machine learning; Genetic algorithms; Microbial treatment; Latent dirichlet allocation