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水务人,你提问ChatGPT了吗?浅谈人工智能变革水务行业
2024-12-28 19:06

前言

水务人,你提问ChatGPT了吗?浅谈人工智能变革水务行业

近期,由OpenAI公司推出的人工智能产品ChatGPT火爆全球,在发布的短短两个月内用户数突破一亿。它被誉为是与互联网同样重要的发明,并有可能改变世界。ChatGPT的爆火意味着AI从技术端到应用端的日趋成熟,AI为产业和人们生活带来的变革已然发生。那么人工智能可以为水务行业带来哪些变革呢?从人工智能驱动的项目设计到可视化水资源管理平台,我们已经看到一些旨在改善水资源管理方式的人工智能解决方案。下一个世代的科技革新对水资源产业将会产生什么样的影响?本文将尝试回答人工智能到底是什么?它是如何工作的?它能提供什么?并列举一些水务行业内的人工智能应用案例。

一. 什么是人工智能?

根据IBM的说法,人工智能可以定义为利用计算机和机器来模仿人类思维解决问题和决策的能力。事实上,人工智能已经迅速融入现代社会,尽管大多数人每天都在使用它,但却容易忽略它的存在。如今,地图导航、面部检测和识别、文本编辑器、信息推送都使用了人工智能。

人工智能的现代定义可以追溯到1950年代计算机科学之父艾伦·图灵的图灵测试,这是我们所知最早的关于真正人工智能的理论之一。图灵测试是一种确定计算机是否会思考的实验,一个人向计算机发问,另一个不知情的人试图从回答中区分是人还是计算机,如果计算机没有被辨认出,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人工智能。1956年,在新罕布什尔州汉诺威达特茅斯学院的一次会议上,“人工智能”一词被正式提出。

图. 图灵测试

二. 人工智能有哪些类型?

人工智能有四种类型:反应式机器、有限记忆、心智理论和自我意识。

人工智能的四种类型

反应式机器是人工智能最基本的系统类型。这些纯粹是反应性的,不能形成记忆或借鉴过去的经验来为当前的决策提供信息。IBM的国际象棋超级计算机Deep Blue就是这类机器的完美例子,它在20世纪90年代末击败了国际特级大师加里·卡斯帕罗夫。

记忆型机器人可以查看过去。自动驾驶汽车就是一个很好的例子,因为它会观察其它汽车的速度和方向。这不能在一瞬间完成,而是需要识别特定对象,并在一段时间内监控它们。

心智理论类型的人工智能开始变得理论化,并依赖于未来的发展。心智理论人工智能不仅可以对世界进行分类,还能够对世界上其他实体进行分类。在心理学中,这被称为“心智理论”——理解世界上的人和物体可能有影响他们行为的思想和情绪。

自我意识类人工智能存在于一系列科幻电影中。这时人工智能系统将能够形成关于自身的表述。研究人员不仅需要了解意识,还需要制造拥有意识的机器。

三. 人工智能是如何工作的?

简而言之,人工智能系统的工作原理是将大量数据与智能迭代处理算法相结合,从它们分析的数据中学习其规律和特征。人工智能系统每进行一轮数据处理,都会测试和衡量其性能,并形成新的知识。事实上,人工智能归根结底就是数据和计算机将数据解释为可以利用的、有意义的洞察力的能力。

经常与人工智能一起使用的另一个短语是机器学习。机器学习是使用数据的数学模型来帮助计算机在没有直接指令的情况下学习的过程。要真正理解人工智能的工作原理,不能把它看作是一个单一的实体,而是要看成一门科学,它结合了几种能够模拟人类思维的方法。

目前人工智能已经征服了国际象棋和围棋,在生活的方方面面也都有涉及,那么作为水务工作者的我们,我们必然关心人工智能如何赋能水务行业。

四. 人工智能能为水务部门提供什么?

近年来,人工智能的应用在水务行业一直炙手可热。它具有处理大量数据、监控、学习和提供预测性解决方案的能力,非常适合于水和废水管理。

以一家为250万人提供服务的供水公司为例,他们想要检查地下管网一个老旧段的状况和水流。以往遇到这种情况,公司会召集一个团队,派人工去检查管道和水流。这将会涉及人员出现场,运输特定设备,使用一个困难或危险的接入点,或者可能出现根本无法检查管道的情况。然而现在,人工智能有望并正在改善这一过程,人工智能系统将不断检查进出水的流量、评估管网的状况、并为该供水公司提供整个供水系统的实时报告。

人工智能提供的解决方案不仅仅是检查管道和水流,它还可以帮助我们以无法想到的布局建造完美的水枢纽和处理厂。人工智能正在为水务部门提供简化、预测性解决方案、预警系统、新设计和优化的水系统。

五. 人工智能的障碍是什么

水务行业一直以来被认为在接受新技术方面相对较慢。美国软件公司Transcend的首席客户官亚当·坦克曾表示在人工智能的采用方面,我们远远落后于时代,至少落后于其他主要行业20-30年。

人工智能融入水务行业的其它潜在障碍包括成本、缺乏战略、案例数量少、监管、网络安全以及最大的障碍——风险。有专家表示水务行业,至少是市政部门,可能是最想要规避风险的行业之一,一切都是由降低风险的决策驱动。我们必须从小处着手,思考这项技术如何能够降低整个行业的风险。

虽然人工智能发展的道路上可能存在障碍,但一些公司并没有让它们成为阻碍。

六. 人工智能在水务行业的应用案例

从人工智能驱动的项目设计到帮助水务公司实现更好可视化的水资源管理平台,以下是一些旨在改进我们管理水方式的人工智能解决方案:

1)Idrica -优化整体水循环的平台软件

Idrica软件界面

2018年,GoAigua作为一家致力于数字化转型的公司诞生,旨在为水务行业带来数字化的解决方案。该公司的成立是公用事业公司Global Omnium成功数字化转型的结果,在此期间GoAigua平台得以开发。在取得一些重要进展后,促成了西班牙智慧水务公司Idrica的成立,该公司于2020年初成立,创始团队由180名专家组成。

GoAigua平台通过其智能水引擎将流程和基础设施信息汇集在一起,该引擎可收集、处理和标准化数据,为整个水循环提供解决方案,并提供可视化指标的中央BI仪表板。

Idrica的数据科学家Elisa Fenu在接受采访时表示在GoAigua中使用人工智能来推断特定城市或地区的消费模式,以便对其进行聚类,以预测该区域人群的特定用水需求。同时他们还为自来水处理厂建立了水质预测系统,使其能够更好地控制和更早地调整。

GoAigua还帮助休斯顿市优化管网预测性清洗,并将油脂和擦拭物堵塞引起的管网溢流(SSO)减少70%以上。本案例中人工智能解决方案主要集中在三个关键领域:

· 为每项资产创建基于风险的预防性维护计划

· 水位传感器的有效定位

· 使用预测分析法,用于早期检测SSO

2)Qatium -公用事业用水管理

Qatium公用事业用水管理

由人工智能驱动的西班牙水务管理平台Qatium是一个基于web的应用程序,它主要专注于管网运营,帮助运营商和工程师通过“假设”场景模拟、运行和了解其管网资产。Qatium为用户提供其供水网络的实时模拟,重点是让每个人都可以访问数据。它具有人工智能辅助数据管理的功能,允许使用GIS数据和水力模型以3D方式可视化水网络。用户可以分析他们的水质和需求,确定节约能源并降低其资产碳足迹的方案。

3)Transcend - 水厂初设

transcend平台

Transcend Design Generator(TDG)是一个由人工智能驱动的在线设计生成平台,可帮助投资方和工程师生成水和废水处理设施的初步工程设计。

从业人员引用了德克萨斯州的一个例子,在那里人工智能已经证明了它的价值。德克萨斯州的一家公用事业公司最近发布了一份关于24 MGD污水处理厂总体规划的招标书(RFP)。他们正在评估是否应该升级和/或扩大污水厂,并希望他们的咨询工程师来评估三个不同的方案。当公用事业公司了解到TDG时,他们将该工厂的30种不同情况纳入其中。在相同的时间和预算下,该公司现在评估的方案数量是原来的10倍,并且可以评估处理技术、雨天流量情景、人口建模、温度变化和监管要求。

TDG在项目布局中使用遗传算法,人工智能会根据已经存在和需要建造的资产的限制条件而自动给出最佳方案。许多年前,工程师们曾经剪裁出澄清池、鼓风机房和其他构筑物的实体形状,然后在实体蓝图上手动排列,以找到最佳布局。这是一个完美的可以由计算机解决的问题——这正是我们的软件正在做的事情。它基于自动化流程模型数据和生成BIM文件,然后给出符合客户预期的最佳方案——比如占地面积最小化,可持续设计和碳影响,结合创新处理技术等等。迄今为止,其人工智能软件工具已经设计了10000多个处理厂。

4)Pani Energy – 人工智能教练

Pani Energy人工智能教练

Pani 提供了一个基于云端的机器学习软件平台,以提高工业和市政海水淡化、水和废水处理厂的效率。该公司提供的软件即服务(SaaS)是一种多层订阅模式,可用于处于数字化不同发展阶段的处理厂。

Pani的系统被称为人工智能教练,它从水厂收集和汇总数据,然后分析、可视化并向运营商提供建议,帮助他们优化工厂的性能,同时节省时间、资源和对环境的影响。

最近,Pani 帮助中东的一家大型饮料生产商在2020年至2021年期间将用水比例提高了3.6%(相当于每年节水约2200万升)。这一切都是通过简单地汇总平台中的水厂数据并使用人工智能进行分析来完成的——无需改造或改变硬件来实现这一结果。

从运营角度来看,传统的数字解决方案对水务行业的服务不足,使得行业在采用新技术方面犹豫不决,因为这些技术的价值似乎不明确,并且仍未得到充分的认识。该公司CEO认为,随时可以获得的“可执行信息”将改变水务行业,加速采用更可持续的商业实践。水务行业有机会通过快速采用人工智能解决方案,来引领脱碳之路。这种类型的智能数据将在整个水务行业提高效率的过程中发挥巨大作用。

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