evaluated with the metrics of precision, accuracy, completeness and F1 score was defined,
achieving 0.77, 0.80, 0.85 and 0.81 respectively.
Keywords: Drinking water, artificial intelligence, decision tree.
INTRODUCCIÓN
La vida del hombre y su existencia se la debe al agua, existe una alta necesidad de esta y cada
vez más por el incremento de la población, por consecuencia ocurre una mayor demanda de agua.
Existen desigualdades entre las zonas urbanas y rurales, puesto que el 96% de la población
mundial urbana utiliza fuentes de agua potable frente al 84% de la población rural, tal como lo
dicen en [1], por lo que el poseer agua potable es una necesidad primaria, como lo menciona la
Asamblea General de las Naciones Unidas [2].
"Todas las personas tienen derecho a disponer de forma continuada de agua suficiente, salubre,
físicamente accesible, asequible y de una potabilidad del agua aceptable, para uso personal y
doméstico". Entonces podemos reafirmar que el consumo de agua se debe garantizar, el agua no
debe estar contaminada o con sustancias que puedan producir enfermedades ya que este sería
un problema muy grave.
Entrando en un contexto cercano, en el Perú más de un 70% de las aguas residuales no tienen
tratamiento, la contaminación en el agua puede ser una gran preocupación para nosotros, porque
pone en peligro la salud pública. Los principales lugares que superan los límites recomendados
por la OMS para el consumo humano de agua son Lima, La Oroya y Juliaca de la cual puede ver
más información en [3].
Incluso aquí en Arequipa mediante estudios se determinó que se superaron los parámetros
establecidos en bacterias coliformes, que se evalúan en [4]. Por lo que para evitar que esta
situación empeore se necesita un buen control del agua verificando que esta sea apta para
consumo humano.
“
La forma como se mide la contaminación química, los límites que se toleran y las decisiones que
se toman al respecto de las afluentes de agua, depende de procesos de monitoreo y vigilancia.”
5]. Con esta perspectiva, este trabajo plantea la implementación de inteligencia artificial para
[
determinar las condiciones de la potabilidad del agua a partir de datos que han sido obtenidos de
un trabajo de análisis.
Con el modelo se espera determinar con un error mínimo la potabilidad del agua, para beneficiar
a la población que obtiene el líquido de afluentes, además de aportar a los procesos que
determinan su potabilidad. Ello se plantea hallar en función a los distintos parámetros que influyen
REVISTA INNOVACIÓN Y SOFTWARE
VOL 3 Nº 2 Septiembre - Febrero 2022 ISSN Nº 2708-0935