IBM Watson помогает увеличить эффективность использования водных ресурсов в Калифорнии

В мире существует много регионов, где не хватает воды. Очевидно, хуже всего приходится жителям мест с засушливым климатом и минимальным количеством источников влаги. Водоснабжение в этих регионах зачастую довольно сложное: до того момента, как вода начинает течь из крана, она проходит замысловатый путь от источника к потребителю.

При планировании водоснабжения в таких местах приходится решать сразу несколько сложных проблем. Это баланс потребности/доступные ресурсы, мониторинг погодных условий, обеспечение устойчивости местных экосистем. Решения принимаются на основе информации, которая редко бывает полной, поэтому случаются ошибки. А что, если информации будет больше, и она будет более точной? Компания OmniEarth решила использовать когнитивный сервис IBM Watson для обеспечения эффективного планирования водоснабжения в Калифорнии, США. Когнитивная система обеспечивает сотрудников компании нужными данными около года, и проблемы, ранее казавшиеся неразрешимыми, начинают решаться.

Прелесть машинного обучения в том, что система способна на основании ограниченного объема данных обучиться принимать решения. Показать примеры и возможные решения нужно системе только один раз, после она будет работать уже самостоятельно. Покажите системе яблоко — и она сможет находить яблоки на всех изображениях, показанных после этого. Покажите ей аэрофотоснимки регионов, где вот-вот случится засуха, и система сможет предсказывать засуху по другим таким фотографиям.

Аналитическая компания OmniEarth занимается анализом большого количества спутниковых и аэрофотоснимков для определения мест, где вода нужна больше всего. Сейчас компании стал помогать в работе IBM Watson.

«Наш сервис никогда не обучали распознавать аэрофотоснимки. Но партнеры из OmniEarth смогли быстро научить его работать с такими снимками по ряду примеров», — говорит сотрудник IBM Джером Писенти (Jerome Pesenti). «Когда они взяли сотни тысяч изображений с различными регионами Калифорнии, пропустили их через классификатор, который был обучен перед этим, они смогли определить многие проблемы водоснабжения этих мест».

«То, что мы сделали — это изучили каждый сантиметр регионов, которые нам интересны. Мы определили площадь деревьев, кустарников, бассейнов и крыш, регионов с ирригацией и без нее», — рассказывает представитель OmniEarth Джонатант Фентске (Jonathan Fentzke). Потом специалисты «скормили» системе данные по погодным условиям этих регионов вместе с показателями по испарению воды. IBM Watson, проанализировав все эти терабайты данных, смог определить регионы, где больше всего необходимо дополнительное водоснабжение.

Система смогла определить, где вода используется эффективно, а где — нет. Обычно компании, работающие в сфере водоснабжения, знают, сколько воды расходуют домохозяйства или предприятия. Но вот насколько эффективно расходуется вода, компании определить не в состоянии. А некоторые владельцы домов могут расходовать воды в два раза больше, чем требуется. На предприятиях этот показатель еще выше. IBM Watson может показать пользователю водной инфраструктуры, сколько воды требуется в каждом конкретном случае, и сколько расходуется понапрасну.
И тогда уже сам пользователь должен начать действовать. К примеру, проверить трубы — вдруг где-то есть утечка?

Корпорация IBM разработала также специальный пакет программного обеспечения для мониторинга потребления воды и эффективного управления водоснабжения. Этот сервис получил название IBM Intelligent Water ^[1]. Он работает на разных уровнях, показывая необходимую информацию потребителям, операторам, руководству компаний, занимающихся водоснабжением.

Информация, которую видит пользователь

Данные, которые получает оператор системы водоснабжения

А эти данные видит супервайзер, оценивающий эффективность потребления воды различными регионами

И, наконец, обобщенные данные, которые видит руководитель организации, занимающейся водоснабжением

Компания OmniEarth обрабатывает данные, а результаты анализа предоставляет тем организациям в Калифорнии, которые отвечают за водоснабжение. Например, компании Inland Empire Water Utilities Agency и муниципальным районам, с которыми она работает. Компания видит проблему и тут же ее решает. В прошлом году такая схема работы позволила определить приближение засухи, после чего местные власти сократили норматив водопотребления на 25%. Если бы не своевременный прогноз, последствия засухи были бы более тяжелыми. Многие жители региона получили уведомления с показаниями эффективности использования воды в их домохозяйстве или предприятии. Это позволило заметно сократить потери. Если бы все потребители воды последовали полученным рекомендациям — водопотребление можно было бы сократить еще сильнее, причем потребители не почувствовали бы никаких неудобств.

В Калифорнии существуют проблемы с водой — это известно всем. Поэтому приходится искать пути решения вопроса с дефицитом жизненно важной жидкости. И IBM Watson — один из ключевых элементов этого решения.

Автор: IBM

Источник ^[2]