Bạn có thể đã nghe rất nhiều về AI (trí tuệ nhân tạo) trong vài năm qua. Nó xuất hiện khắp nơi, là chủ đề của các sự kiện ngành, là nội dung của các cuộc thảo luận tại văn phòng và tràn ngập trên các bản tin.

Những lời hứa hẹn của AI là vô cùng nhiều, nhưng nó không phải là một công nghệ mới. Học máy và mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs) đã được sử dụng để ‘lắng nghe’ và phân tích trong nhiều thập kỷ. Điều mà chúng ta có nhiều hơn bây giờ, so với những năm 1990 và 2000, là máy tính nhanh hơn và lưu trữ và truy xuất dựa trên đám mây.

AI đã được sử dụng trên tất cả các lĩnh vực của ngành nước. Ví dụ, Máy Vector Hỗ trợ (SVMs) được sử dụng trong các nhà máy xử lý nước thải, có thể phân loại và dự đoán các kết quả cụ thể với độ chính xác cao. Tiềm năng sử dụng trong tương lai có thể dường như vô hạn.

Aquatech Online đã trò chuyện với Jorge Helmbrecht, giám đốc phát triển kinh doanh tại Idrica, để hiểu rõ hơn về AI và ngành nước.

Chúng tôi đã hỏi Jorge về mối quan hệ giữa AI và học máy (hai thuật ngữ thường được sử dụng thay thế cho nhau).

Ông nói: “AI là sự kết hợp của các thuật toán được thiết kế để cho phép một máy móc hoặc hệ thống máy tính thực hiện các quy trình mà thuộc về trí thông minh của con người. Những quy trình này thường bao gồm việc giải quyết các vấn đề phức tạp không có mô hình vật lý hoặc toán học đơn giản và yêu cầu sự hiểu biết ngôn ngữ và học máy.

“Học Máy là một dạng của AI sử dụng các kỹ thuật và thuật toán khác nhau như nhận dạng mẫu của lượng dữ liệu lớn để rút ra các kết luận hợp lệ và hỗ trợ quyết định.”

Về việc sử dụng AI trong ngành nước, Jorge đã chia sẻ với Aquatech Online rằng có rất nhiều ứng dụng khác nhau.

“Việc nhận dạng các mẫu tiêu thụ, dự đoán, xác thực dữ liệu, mô phỏng hành vi của hệ thống nước, phát hiện dị thường, v.v. Đặc biệt, AI mở ra nhiều khả năng bằng cách sử dụng các mô hình dựa trên dữ liệu, không chỉ các mô hình vật lý hoặc toán học, rất khó triển khai nếu không biết tất cả các biến số hệ thống hoặc điều kiện biên.”

Idrica sử dụng AI trong nhiều ứng dụng trên nền tảng của mình để tạo điều kiện cho hoạt động hiệu quả và bền vững cho các tiện ích nước:

• Dự đoán tiêu thụ được sử dụng cả trong các công cụ phát hiện rò rỉ và trong mô hình số hóa để mô phỏng các kịch bản tương lai;
• Nhiều thuật toán được sử dụng để phát hiện các mẫu cho phép Idrica xác định loại hình tiêu dùng và liệu người tiêu dùng có phù hợp với khách hàng được chỉ định tương ứng hay không;
• Các thuật toán cụ thể được sử dụng để cải thiện quy trình xử lý trong các nhà máy (ví dụ: định lượng) hoặc để tối ưu hóa việc lập kế hoạch và quản lý các nhiệm vụ kiểm tra và bảo trì mạng lưới nước thải (kiểm tra CCTV);
• Trong mô-đun Trí tuệ Vận hành của mình, cung cấp cho người dùng các truy vấn dữ liệu, báo cáo và thông tin về quản lý và vận hành chu kỳ nước.

Nhưng tương lai của AI và ngành nước sẽ như thế nào? Để AI tiếp tục tạo ra tác động, chất lượng dữ liệu là vô cùng quan trọng. Những gì bạn đưa vào thuật toán AI, bạn sẽ nhận lại được. AI đang được sử dụng trong ngành nước theo nhiều cách khác nhau để cải thiện hiệu quả và bền vững của các hệ thống nước. Dưới đây là một số ví dụ cụ thể:

1. Dự đoán tiêu thụ nước: AI sử dụng các mô hình dự đoán để ước tính lượng nước tiêu thụ trong tương lai. Điều này giúp các công ty cung cấp nước có thể lập kế hoạch và điều chỉnh nguồn cung cấp một cách hiệu quả hơn, đồng thời phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường như rò rỉ nước.
2. Phát hiện rò rỉ: Các thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu từ các cảm biến và hệ thống giám sát để phát hiện rò rỉ nước. Điều này giúp giảm thiểu lãng phí nước và tiết kiệm chi phí sửa chữa.
3. Tối ưu hóa quy trình xử lý nước: AI được sử dụng để cải thiện các quy trình xử lý nước tại các nhà máy. Ví dụ, các thuật toán có thể giúp điều chỉnh lượng hóa chất cần thiết để xử lý nước, từ đó giảm chi phí và tăng hiệu quả.
4. Quản lý mạng lưới nước thải: AI giúp tối ưu hóa việc lập kế hoạch và quản lý các nhiệm vụ kiểm tra và bảo trì mạng lưới nước thải. Các thuật toán có thể phân tích dữ liệu từ các cuộc kiểm tra CCTV để phát hiện các vấn đề và đề xuất các biện pháp khắc phục.
5. Mô phỏng hành vi hệ thống nước: AI được sử dụng trong các mô hình số hóa (digital twin) để mô phỏng các kịch bản tương lai và hành vi của hệ thống nước. Điều này giúp các nhà quản lý có thể dự đoán và chuẩn bị cho các tình huống khác nhau, từ đó nâng cao khả năng ứng phó và quản lý rủi ro.
6. Phân tích dữ liệu và báo cáo: AI giúp tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu và tạo báo cáo, cung cấp thông tin chi tiết và kịp thời cho các nhà quản lý. Điều này giúp họ đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác.
7. Phát hiện mẫu hành vi và dị thường: AI có thể phát hiện các mẫu hành vi tiêu thụ nước và các dị thường trong hệ thống. Điều này giúp nhận diện sớm các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các biện pháp khắc phục kịp thời.

Nhìn chung, AI đang mang lại nhiều lợi ích cho ngành nước bằng cách tăng cường hiệu quả, giảm chi phí và nâng cao khả năng quản lý các hệ thống phức tạp.

IECES tổng hợp thông tin