L’AI e la gestione efficiente delle reti idriche:
anomaly detection, ricostruzione del dato e forecasting predittivo a supporto delle multiutility
Nel contesto attuale, in cui la sostenibilità e l’efficienza delle risorse idriche rappresentano una priorità assoluta, l’impiego dell’Intelligenza Artificiale (AI) nel monitoraggio e nell’efficientamento delle reti idriche sta rivoluzionando le modalità di gestione, controllo e pianificazione del servizio, rappresentando un salto di paradigma nella gestione proattiva in generale degli impianti contribuendo a una gestione più resiliente, trasparente e sostenibile del ciclo idrico integrato.
Una soluzione integrata che incarna questa visione è la Water Management Suite (WMS), piattaforma modulare e scalabile sviluppata dal Gruppo Netribe in collaborazione con i partner ABB e DHI, in grado di raccogliere, analizzare e trasformare i dati raccolti dai vari reparti mediante un DATALAKE unico centrale e trasformarli in insight operativi fondamentali per la gestione della risorsa idrica.
La suite si avvale anche di sistemi di modellazione idraulica avanzata, che consentono una visione dinamica e predittiva delle reti, ottimizzando così la distribuzione e la pressione, riducendo le perdite e migliorando la qualità del servizio.
Grazie a sistemi avanzati di anomaly detection su flussi di dati provenienti da reti di sensori IoT, SCADA e misuratori di portata e pressione ecc. , l’ utilizzo all’interno della piattaforma di strumenti legati all’AI consente l’identificazione tempestiva di comportamenti anomali legati ad esempio a perdite, rotture, o comportamenti non conformi, abilitando strategie di ricerca perdite sempre più precise ed efficaci.
Le tecnologie intelligenti consentono inoltre, in assenza del dato specifico o in presenza di dati incompleti o errati, la validazione automatica, l’autenticazione delle misure e la ricostruzione del dato, fornendo delle risposte attendibili sulla base di modelli di comparazione di andamenti pregressi ed autoapprendimento.
L’aspetto ulteriormente innovativo quindi riguarda il forecasting, ovvero la capacità predittiva dell’AI di simulare e prevedere l’andamento delle misure, sfruttando le serie storiche disponibili.
Questo permette, ad esempio, di stimare con buona accuratezza i consumi in caso di mancata trasmissione di dati da una determinata stazione o sensore, fornendo un andamento previsionale futuro basato su modelli statistici evoluti.
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