Autodesk присоединилась к Консультативному совету Water-AI Nexus™ Center of Excellence — глобальной инициативе, созданным Федерацией водной среды (WEF) для изучения способов искусственного интеллекта поддержки более устойчивых и устойчивых водных систем. Совет объединяет лидеров отрасли, поставщиков технологий и экспертов по водным ресурсам для решения растущей задачи: как использовать потенциал ИИ при управлении его экологическим следом, особенно в таких областях, как энергия и использование воды. Для Autodesk, как и для двойной миссии Water-AI Nexus, эта возможность находится на пересечении двух приоритетов — продвижения инноваций с использованием ИИ и поддержки ответственного управления водными ресурсами.
Совместное развитие искусственного интеллекта и управления водными ресурсами
ИИ уже меняет способы планирования, проектирования и эксплуатации водной инфраструктуры. Коммунальные службы используют ИИ для улучшения прогнозного обслуживания, выявления утечек и оптимизации сетей, помогая справляться с проблемами устареющей инфраструктуры, ограниченных бюджетов, нехваткой в рабочей силе и растущей климатической волатильностью. В то же время спрос на цифровые услуги и дата-центры для их поддержки создаёт всё большее давление на водные ресурсы.» Мы объединяем лидеров в области воды, технологий и инфраструктуры, потому что вызов и возможности ИИ находятся на пересечении этих систем», — сказал Ральф Экстон, исполнительный директор Федерации водной среды. «ИИ обладает потенциалом изменить способы управления водой — от повышения эффективности системы до повышения долгосрочной устойчивости. В то же время мы должны обеспечить соответствие роста ИИ ответственному использованию воды. Water-AI Nexus сосредоточен на продвижении обоих направлений и поддержке инноваций, одновременно защищая один из наших важнейших ресурсов.»
Создание основы для искусственного интеллекта в воде
В основе этой работы лежат данные. Эффективность ИИ в управлении водными ресурсами зависит от доступа к высококачественной, связанной информации на протяжении всего жизненного цикла инфраструктуры — от планирования и проектирования до строительства и эксплуатации. Разрозненные системы и изолированные рабочие процессы ограничивают влияние ИИ, тогда как интегрированные цифровые среды позволяют командам моделировать сценарии, раннее выявлять риски и оптимизировать производительность со временем. Например, инструменты машинного обучения, такие как Machine Learning Deluge от InfoDrainage, помогают инженерам понимать риски наводнений на ранних этапах проектирования, а гидравлическое моделирование и мониторинг в реальном времени обеспечивают более оперативные операции. На практике такие компании, как Project Centre, уже используют инструмент Machine Learning Deluge для быстрого выявления и устранения горячих точек наводнений и обеспечения более устойчивых результатов для клиентов. Со временем эти данные помогают коммунальным компаниям сократить потери воды, повысить надёжность обслуживания и эффективнее использовать ресурсы. Этот двойной фокус использования ИИ для улучшения водных систем и одновременного удовлетворения ресурсных потребностей ИИ формирует нашу перспективу в рамках инициативы Water-AI Nexus. Мы с нетерпением ждем возможности работать вместе с отраслевыми партнёрами в консультативном совете, чтобы обеспечить внедрение ИИ таким образом, который укрепляет устойчивость к водным ресурсам, поддерживает устойчивую инфраструктуру и достигает измеримых результатов.
