Malaking Data at Artipisyal na Katalinuhan para sa mas mahusay na pamamahala ng tubig

malaking data

Kanina pa pinag-uusapan natin kung gaano unti unti ang Malaking Data sa meteorolohiya Babaguhin nito ang paraan ng paggawa nito at pag-aaral nito. Paano nakikita ng "mga mata" na hindi napapansin ang isang priori. Ang Big Data ay mabilis na pumapasok sa maraming mga sektors, at inilalapat na ito sa mas mahusay na pamamahala ng tubig. Kasabay ng Artipisyal na Katalinuhan (AI) at mga sensor, ay isang bagay na isinasagawa. Inaasahan na sa pamamagitan ng 2025 ang mga teknolohiyang ito ay maaaring makatulong sa pamamahala at pamamahagi ng tubig, at mabawasan ang paglabas ng tubig ng 50%.

Isa sa ang mga problema na nakatuon sa UNESCO sa mga tuntunin ng tubig, ay ang pamamahala. Habang sumusulong ang pagbabago ng klima, at maling nagawa na pamamahala, kinakailangan upang maghanap ng mga tool na may kakayahang mapabuti at ma-optimize ang mga proseso. Sa puntong ito, sinisimulang makita ng Big Data at AI ang ilaw ng kung paano makagawa ng mahusay at matalinong paggamit ng tubig.

Ang proyekto ng WatERP, sa paghahanap ng kahusayan ng tubig

sandali na ang isang patak ng tubig ay nahuhulog sa tubig

Ang WatERP, ay isang proyekto pinondohan ng European Commission. Ang layunin nito ay ang paghahanap para sa mga matalinong solusyon para sa mapagkukunan ng tubig. Tulad ng nakikita mo (pag-click dito) ito ay isang bukas na pamantayan ng website para sa pamamahala ng gabay sa bawat isa sa mga yugto ng pag-ikot. Mula sa data at impormasyong nakolekta dito, isinasama nila ang lahat na nauugnay sa mga puntong supply, lokasyon, iskedyul ng paggamot, at iba pang ligal at meteorolohiko na impormasyon.

Ang CEO ng Libelium na si David Gascón, dalubhasa sa hydroinformatics, ay nagpapahiwatig na Ang pamamahala ng tubig ay kasalukuyang batay sa pandaigdigang data, ngunit dapat talaga itong maging lokal. Ang Libelium ay isang kumpanya na nagdadalubhasa sa pagbuo ng mga sensor na nangongolekta at nagpapadala ng data upang mabilis itong maproseso ng artipisyal na intelihensiya. Sa mga salita ni Gascón, mga lokal na sukat, para sa isang ilog halimbawa, sa halip na kumuha ng data mula sa 3 magkakaibang puntos, dapat itong gawin sa 300 na puntos, upang makakuha talaga ng isang ideya sa mukha at mata, ng kung ano ang nangyayari sa bahaging iyon ng pag-ikot.

Unti-unti na nailapat ang teknolohiyang ito sa mga lungsod tulad ng Barcelona, ​​kung saan ang tubig sa mga sistema ng irigasyon ay nabawasan ng 25%. Isang bagay na nagpapakita na ang mahusay na pamamahala ng data ay may malaking pakinabang para sa ating planeta.


Ang nilalaman ng artikulo ay sumusunod sa aming mga prinsipyo ng etika ng editoryal. Upang mag-ulat ng isang pag-click sa error dito.

Maging una sa komento

Iwanan ang iyong puna

Ang iyong email address ay hindi nai-publish. Mga kinakailangang patlang ay minarkahan ng *

*

*

  1. Responsable para sa data: Miguel Ángel Gatón
  2. Layunin ng data: Kontrolin ang SPAM, pamamahala ng komento.
  3. Legitimation: Ang iyong pahintulot
  4. Komunikasyon ng data: Ang data ay hindi maiparating sa mga third party maliban sa ligal na obligasyon.
  5. Imbakan ng data: Ang database na naka-host ng Occentus Networks (EU)
  6. Mga Karapatan: Sa anumang oras maaari mong limitahan, mabawi at tanggalin ang iyong impormasyon.