El proyecto M∀STERY busca transformar la gestión de las estaciones depuradoras de aguas residuales (EDAR) mediante una digitalización avanzada, inteligente y sostenible. Su objetivo es desarrollar herramientas basadas en inteligencia artificial y analítica avanzada para optimizar el rendimiento de estos sistemas críticos. Además, se enfoca en hacer que las EDAR sean más autónomas, energéticamente eficientes, preparadas para la recuperación de recursos y capaces de cumplir con los estándares de calidad del agua tratada según la nueva directiva. En resumen, M∀STERY pretende acelerar la transición hacia instalaciones que maximicen la recuperación de recursos y minimicen el consumo energético, promoviendo así un modelo de economía circular en la gestión de aguas residuales urbanas e industriales.

Los resultados esperados a la finalización del proyecto son los siguientes:

• Desarrollo de algoritmos para la validación en laboratorio de sistemas de control avanzado en tiempo real para EDAR, combinando técnicas de control predictivo basadas en inteligencia artificial con modelos de retroalimentación. 
• Diseño de sistemas de detección temprana de fallos y prognosis de anomalías en sensores multiparamétricos, empleando machine learning para garantizar la robustez y fiabilidad de las operaciones en condiciones de laboratorio. 
• Validación de nuevas alternativas de interfaces de interacción y metodologías de adaptación y validación de modelos de lenguaje (LLMs) en entornos de laboratorio. 
• Implementación de tecnologías de inteligencia artificial en EDAR, para la optimización de recursos energéticos mediante una reducción de la carga computacional que no sacrifique el rendimiento optimo de los modelos de IA para la gestión de la operación, reduciendo así su huella ecológica. 
• Desarrollo de simulaciones en entornos de laboratorio para maximizar la recuperación de recursos y contribuir a la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero y a la sostenibilidad económica de la instalación.