IBM Watson aide à augmenter l'efficacité de l'eau en Californie

Dans le monde, il existe de nombreuses régions où il n'y a pas assez d'eau. De toute évidence, le pire est pour les résidents des endroits au climat aride et avec une quantité minimale de sources d'humidité. L'approvisionnement en eau dans ces régions est souvent assez compliqué: jusqu'au moment où l'eau commence à couler du robinet, elle passe un chemin complexe de la source au consommateur.

Lors de la planification de l'approvisionnement en eau dans de tels endroits, il est nécessaire de résoudre plusieurs problèmes complexes à la fois. Il s'agit d'un équilibre entre les besoins et les ressources disponibles, le suivi des conditions météorologiques, la garantie de la durabilité des écosystèmes locaux. Les décisions sont prises sur la base d'informations rarement complètes, de sorte que des erreurs se produisent. Mais que se passe-t-il s'il y a plus d'informations et qu'elles seront plus précises? OmniEarth a décidé d'utiliser le service cognitif IBM Watson pour fournir une planification efficace de l'eau en Californie, aux États-Unis. Le système cognitif fournit aux employés de l'entreprise les données nécessaires pendant environ un an, et des problèmes qui semblaient auparavant insolubles commencent à être résolus.

La beauté de l'apprentissage automatique est que le système est capable d'apprendre à prendre des décisions basées sur une quantité limitée de données. Le système n'a besoin de montrer des exemples et des solutions possibles qu'une seule fois, après quoi il fonctionnera de manière indépendante. Montrez au système une pomme - et il pourra trouver des pommes sur toutes les images affichées par la suite. Montrez-lui des photographies aériennes de régions où la sécheresse est sur le point de se produire, et le système pourra prédire la sécheresse à partir d'autres photographies de ce type.

La société d'analyse OmniEarth analyse un grand nombre de photographies satellites et aériennes pour déterminer où l'eau est la plus nécessaire. Maintenant, les entreprises ont commencé à aider avec le travail d'IBM Watson.

«Notre service n'a jamais été formé pour reconnaître les photographies aériennes. Mais les partenaires d'OmniEarth ont pu lui apprendre rapidement à travailler avec de telles images pour un certain nombre d'exemples », explique Jerome Pesenti, employé d'IBM. "Quand ils ont pris des centaines de milliers d'images de différentes régions de Californie, les ont passées à travers un classificateur qui avait été formé auparavant, ils ont pu identifier bon nombre des problèmes d'approvisionnement en eau de ces endroits."

«Ce que nous avons fait, c'est étudier chaque centimètre de régions qui nous intéressent. Nous avons déterminé la superficie des arbres, des arbustes, des piscines et des toits, des régions avec et sans irrigation », explique le porte-parole d'OmniEarth Jonathan Fentzke. Ensuite, les experts ont «alimenté» les données météorologiques du système pour ces régions ainsi que des indicateurs d'évaporation de l'eau. Après avoir analysé tous ces téraoctets de données, IBM Watson a pu identifier les régions où un approvisionnement en eau supplémentaire est le plus nécessaire.

Le système a pu déterminer où l'eau est utilisée efficacement et où non. En règle générale, les compagnies des eaux connaissent la quantité d'eau consommée par les ménages ou les entreprises. Mais les entreprises ne sont pas en mesure de déterminer l'efficacité avec laquelle l'eau est consommée. Et certains propriétaires peuvent dépenser deux fois plus d'eau qu'ils n'en ont besoin. Dans les entreprises, ce chiffre est encore plus élevé. IBM Watson peut montrer à l'utilisateur de l'infrastructure de l'eau la quantité d'eau nécessaire dans chaque cas et la quantité gaspillée.
Et puis l'utilisateur lui-même doit commencer à agir. Par exemple, pour vérifier les tuyaux - il y a soudainement une fuite quelque part?

IBM a également développé un progiciel dédié pour surveiller la consommation d'eau et gérer efficacement l'approvisionnement en eau. Ce service s'appelle IBM Intelligent Water . Il fonctionne à différents niveaux, montrant les informations nécessaires aux consommateurs, aux opérateurs et à la direction des compagnies des eaux.


Informations que l'utilisateur voit Les


données que le gestionnaire du réseau d'alimentation en eau reçoit


Et ces données sont vues par le superviseur qui estime l'efficacité de la consommation d'eau par les différentes régions


Et, enfin, les données généralisées que le chef de l'organisation d'approvisionnement en eau voit

OmniEarth traite les données et fournit les résultats de l'analyse aux organisations californiennes responsables de l'approvisionnement en eau. Par exemple, la société Inland Empire Water Utilities Agency et les zones municipales avec lesquelles elle travaille. L'entreprise voit le problème et le résout immédiatement. L'année dernière, un tel programme de travail a permis de déterminer l'approche de la sécheresse, après quoi les autorités locales ont réduit la norme de consommation d'eau de 25%. Sans une prévision opportune, les effets de la sécheresse seraient plus graves. De nombreuses personnes dans la région ont reçu des notifications montrant l'efficacité de l'utilisation de l'eau dans leur ménage ou leur entreprise. Cela a considérablement réduit les pertes. Si tous les consommateurs d'eau suivaient les recommandations reçues, la consommation d'eau pourrait être encore plus réduite et les consommateurs ne ressentiraient aucun inconvénient.

En Californie, il y a des problèmes avec l'eau - tout le monde le sait. Par conséquent, nous devons chercher des moyens de résoudre le problème avec une carence en liquide vital. Et IBM Watson est l'un des éléments clés de cette solution.

Source: https://habr.com/ru/post/fr396575/