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| 发布时间：2024-09-10 11:37:00 | 来源：水业碳中和资讯 | 作者：本站编辑 | 浏览次数： |
人工智能已经成为一个无处不在的术语，它的承载如此之多，以至于人们有时很难想象其背后真正蕴含的科学和计算机理论。 从本质上讲，正如IBM公司简明扼要指出的那样，人工智能是“使计算机和机器能够模拟人类思想和解决问题能力的技术”。因此，任何计算机程序都可以模拟人脑。 人工智能大有可为，但它并不是一项新技术。几十年来，机器学习和人工神经网络（ANN）一直被用于“倾听”和分析。与20世纪90年代和21世纪初相比，我们现在拥有的是速度更快的计算机以及基于云端的存储和检索。 人工智能已被广泛应用于水务行业的各个领域，例如，污水处理厂使用的辅助向量机（SVM）可以对特定结果进行高精度分类和预测，未来的应用潜力似乎无可限量。 在本专题中，我们将介绍一些在现实世界中应用人工智能的公司，但这并不是一份详尽无遗的清单。 水技术在线（Aquatech Online）采访了Idrica公司业务开发总监Jorge Helmbrecht，以进一步了解人工智能和水行业。 我们问Helmbrecht：人工智能和机器学习（这两个术语经常交替使用）之间的关系是什么。 他说：“人工智能是算法的组合，旨在使机器或计算机系统能够执行可归因于人类智能的过程。这些过程通常包括解决非简单物理或数学模型的复杂问题，需要语言理解和机器学习。 “机器学习是人工智能的一种形式，它使用不同的技术和算法，例如对大量数据进行模式识别，从而得出有效结论并支持决策"。 关于人工智能在水领域的应用，Jorge告诉Aquatech Online，其应用范围非常广泛。 “消费模式识别、预测、数据验证、水系统行为模拟、异常检测等。特别是，人工智能通过使用数据驱动模型，而不仅仅是物理或数学模型，已开辟了许多可能性，因为如果不知道所有系统变量或边界条件，就很难实现这些模型。 人工智能帮助我们利用数据的全部力量更快地做出决策 “人工智能帮助我们利用数据全部力量做出更快的决策，例如，优化水资源管理，对水力变量做出更可靠的预测，检测异常消费模式——并以此检测和减少配水管网中的漏损，促进检测监测中的异常情况，提高污水处理效率等"。 Idrica 在其平台上的多个应用中使用了人工智能，以促进水务公司的高效和可持续运营： 用于消费预测，既可用于泄漏检测工具，也可用于其数字孪生系统，以模拟未来情景； 使用各种算法检测模式，以便Idrica能确定消费者类型以及消费者是否与相应的指定客户相匹配； 特定算法用于改进污水处理厂处理流程（如，加药）或优化污水管网检查和维护任务（CCTV 检查）规划和管理； 在运营智能模块中，为用户提供有关水循环管理和运营的数据查询、报告和信息。 人工智能和水行业的未来会怎样？要想让人工智能继续发挥作用，数据质量至关重要。在人工智能算法中投入什么，就会得到什么。 Elmbrecht认为，人工智能的应用将扩展到水文和水力数据的处理和验证、水文气象预报系统、非常复杂系统的行为模式检测，如，完整的饮用水分配网络或污水处理厂处理过程。 他补充说："可以与人工智能合作应对的另一个重要挑战是水质或污染问题，最终，人工智能对自动化支持以及利用大型语言模型在人机界面上进行更轻松交互将是关键所在。” SewerAI利用计算机视觉工具监控并自动检测下水道检查视频中摄像头捕捉到的不同情况。这些数据可以上传到基于云端的人工智能系统中，然后使用桌面软件对其进行分析、共享和操作。 SewerAI业务开发总监Eric Sullivan告诉Aquatech Online：“我们目前使用的人工智能是描述性的，而不是规范性的。我们提供一站式服务，但我们正在考虑在未来发展中提供面向客户的人工智能工具。我们还在考虑增加预测性人工智能，为资产管理者提供可支持其规划和决策的工具。” 他补充道："我们的方法是通过实践改进工具，这使得我们的平台上存储了超过4.8 万km的管道数据。 实地勘察和室内评估阶段均可节省成本和时间 公司目前的客户群由水务公司、承包商和工程公司三部分组成。 根据客户需求，SewerAI技术能够检测和报告单一或一系列状况。客户结果表明，实现降本增效，与传统方法（即，由一个团队外出进行检查）相比，减少了出错和疲劳的可能性。 Eric补充说：“它简化了工作流程；使操作人员能够专注于拍摄管道内部，不需要他们再去评估，实地勘察和室内评估阶段均可节省成本和时间。” 通常，用于训练人工智能的数据质量反映在产品的准确性上。在SewerAI，输入人工智能程序的每张图像都由专业人员进行内部审查，以确保准确性和一致性。 总部位于新加坡的Teredo Analytics公司正在利用人工智能帮助远程监控马来西亚Sarawk 污水处理厂的管道。环境监听设备被放置在管道附近，并经过训练，能够识别提示常见故障的声音。水务公司运营商通常依赖人工检查，而人工检查可能低质且低效。 这些设备通过全天候监测，及早发现“异常”，并通过短信提醒操作人员。这有助于消除代价高昂且具有破坏性的意外状况，并可在出现重大问题之前进行维护工作，从而降低总体成本。 塞尔维亚公司Vodena专门为水利和能源行业提供创新软件解决方案。该公司正在开发 VodostAI，以利用人工智能和物联网（IoT）来帮助解决巴尔干半岛西部的洪灾问题，2023 年，洪灾造成了3亿欧元损失，超过100万人受到影响。VodostAI 是由Boban Stojanović博士领导团队开发的，该团队包括人工智能、软件开发方面的专家，以及在水文学和环境科学方面拥有多年专业知识的领域专家，确保了解决方案的稳定性和有效性。 公司发言人告诉Aquatech Online：“与其他与天气相关的自然现象一样，由于气候变化的影响，洪水频率和强度近来有所增加，例如，短时间内暴雨或较长时间降雨导致河水泛滥。通过开发VodostAI，Vodena公司的目标是减轻洪水的不利影响、保护社区并实现水资源的可持续管理。” 该平台利用新的持续数据监测和更新模型，以确保准确性和相关性 Vodena 通过集成的智能传感器自动收集数据，并使用先进的机器学习算法进行处理，从而创建预测模型。通过收集和处理水文气象数据，可以预测水位并及时发出警告。 人工智能组件是利用Vodena专有的Blackfox平台（www.blackfox.ai）开发的，该平台利用深度神经网络和遗传算法进行优化，利用新数据持续监控和更新模型，以确保准确性和相关性。 此外，还采用了物理信息神经网络（PINNs），通过结合已知的物理定律，即使在数据有限的情况下也能训练模型，从而进一步增强了系统的预测能力。 发言人补充说：“VodostAI项目目前正处于准备阶段，计划在Velika Morava河流流域展示实际应用，在这一阶段，将从现有监测系统和新安装的物联网设备中收集数据，以提高数据准确性和模型预测能力。” 他们补充说：“该项目将包括安装大量物联网设备，这些设备将被战略性地放置，以提高监测和预测能力，在未来12个月内，系统的性能将根据历史水文事件和现有物理模型进行验证，以确保其可靠性。” 这些只是在水务领域使用人工智能的众多公司中的几家，也只是其中的一些应用。您可以看到，人工智能横跨整个行业。未来的应用潜力巨大，但成功与否始终取决于输入算法的数据的质量和一致性。当然，仍然需要人类来检查准确性。 人工智能应用无疑非常适合监控和检测，在任何地方都可以绘制正常行为模式图、记录数据并进行分析。
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