IBM Watson帮助提高加利福尼亚州的用水效率

世界上有很多地区的水量不足。显然，最糟糕的事情是气候干燥，水分极少的地方的居民。这些地区的供水通常非常复杂：直到水从水龙头开始流出的那一刻之前，它就从源头到用户经过了一条错综复杂的道路。

在这些地方计划供水时，必须立即解决几个复杂的问题。这是需求/可用资源之间的平衡，监视天气状况，确保本地生态系统的可持续性。根据很少完成的信息来做出决策，因此会发生错误。但是，如果有更多信息并且会更加准确，该怎么办？ OmniEarth决定使用IBM Watson认知服务在美国加利福尼亚提供有效的水计划。认知系统为公司员工提供了大约一年的必要数据，以前似乎无法解决的问题开始得到解决。

机器学习的好处在于，系统能够学习基于有限数量的数据做出决策。该系统仅需要显示示例和可能的解决方案一次，之后它将独立运行。向系统显示一个苹果-之后它将在所有显示的图像上找到苹果。向她展示即将发生干旱的地区的航拍照片，系统将能够从其他此类照片中预测干旱。

OmniEarth分析公司分析了大量的卫星和航空照片，以确定最需要水的地方。现在，公司开始为IBM Watson的工作提供帮助。

“我们的服务从未接受过识别航空照片的培训。但是，OmniEarth的合作伙伴能够迅速教会他如何使用此类图像的许多示例，” IBM员工Jerome Pesenti说。 “当他们从加利福尼亚不同地区拍摄了成千上万张图像，并将它们通过之前经过培训的分类器后，他们就能发现这些地方的许多供水问题。”

“我们所做的是研究我们感兴趣的每厘米区域。 OmniEarth发言人Jonathan Fentzke说：“我们已经确定了树木，灌木，水池和屋顶以及有无灌溉的地区。”然后，专家“喂食”这些地区的系统天气数据以及水蒸发指标。在分析了所有这些兆兆字节的数据之后，IBM Watson能够确定最需要额外供水的区域。

该系统能够确定在何处有效地使用了水，而在何处没有有效地使用。通常，自来水公司知道家庭或企业消耗了多少水。但是公司无法确定用水的效率。一些房主可以花掉所需水量的两倍。在企业中，这个数字甚至更高。 IBM Watson可以向水利基础设施用户显示在每种情况下需要多少水以及浪费了多少水。
然后，用户本人必须开始采取行动。例如，要检查管道-突然某处有泄漏？

IBM还开发了专用软件包，用于监控用水量和有效管理供水。该服务称为IBM Intelligent Water。它在不同级别上起作用，向消费者，运营商和自来水公司的管理层显示必要的信息。


用户看到的


信息供水系统操作员接收


到的数据监督者可以看到该数据，他们可以估算不同地区的用水效率


，最后，供水组织负责人可以看到的通用数据

OmniEarth处理数据并将分析结果提供给加利福尼亚的那些负责供水的组织。例如，公司Inland Empire Water Utilities Agency及其合作的市政区域。公司发现问题并立即解决。去年，这样的工作计划使确定即将来临的干旱成为可能，之后地方当局将用水量标准降低了25％。如果不能及时预测，干旱的影响将更加严重。该地区许多人已经收到了有关其家庭或企业用水效率的通知。这大大减少了损失。如果所有用水的消费者都遵循收到的建议，则可以进一步减少用水量，并且消费者不会感到任何不便。

在加利福尼亚，水有问题-每个人都知道。因此，我们必须寻找解决生命体液不足问题的方法。IBM Watson是此解决方案的关键要素之一。

Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN396575/