هوش مصنوعی به عنوان ابزار و راهکاری نوین می­تواند چشم انداز مدیریت منابع آب را تغییر داده و راه حل های نوآورانه ای را برای برخی از چالش­های مهم این بخش معرفی کند. با ادامه افزایش تقاضای جهانی آب، وجود چالش­های روزافزون تغییرات آب و هوایی و همچنین رشد جمعیت، نیاز به مدیریت کارآمد و پایدار منابع آب اهمیت بیشتری پیدا می کند. نوآوری‌های هوش مصنوعی می تواند فناوری‌هایی را ارائه کند موجب تقویت نظارت بر منابع آبی، افزایش کارایی و ارتقاء دوام سیستم­های آبی شود. به طور خلاصه می توان گفت مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت منابع آب شامل مدیریت منابع آب زیرزمینی، پیش بینی بارش، برنامه ریزی کشاورزی، ارزیابی و مدیریت ریسک سیل، توزیع بهینه آب در شبکه های توزیع، تشخیص و تعمیر نشتی در شبکه‌های توزیع آب و نظارت مستمر بر کیفیت آب، می باشد که در ادامه تشریح گردیده­اند. 

مدیریت منابع آب زیرزمینی  : هوش مصنوعی می تواند برای مدیریت موثرتر منابع آب زیرزمینی که یک جزء حیاتی تامین آب در بسیاری از مناطق هستند، استفاده شود. برای پیش‌بینی در دسترس بودن آب‌های زیرزمینی، مدل‌های هوش مصنوعی مجموعه ای از داده های مختلف از جمله سطوح آب‌های زیرزمینی، نرخ بارندگی، الگوهای کاربری اراضی و تقاضاهای آبی مختلف را تجزیه و تحلیل می‌کنند. این قابلیت پیش بینی به مدیران آب اجازه می دهد تا تصمیمات آگاهانه ای در مورد میزان استخراج آب بگیرند و به جلوگیری از برداشت بیش از حد که می تواند منجر به افت شدید سطح آب های زیرزمینی شود، کمک می کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی مدل هایی را برای پیش بینی چگونگی تاثیر تغییرات اقلیمی و توسعه شهری بر منابع آب زیرزمینی، ایجاد نموده و در نهایت منجر به برنامه ریزی و مدیریت بهتر منابع آبی می­شود. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند زمان‌ها و مکان‌های بهینه را برای تغذیه آب‌های زیرزمینی در مکان هایی که آب‌های سطحی اضافی می‌توانند برای تغذیه سفره‌های زیرزمینی هدایت شوند، پیشنهاد دهد. این استفاده استراتژیک از هوش مصنوعی تضمین می­کند که آب های زیرزمینی به عنوان منبع قابل اعتمادی برای شرب و بهداشت، کشاورزی و صنعت باقی می ماند، به ویژه در مناطقی که آب های سطحی به دلیل تغییرات فصلی کمیاب یا بسیار متغیر هستند.

پیش بینی بارش : هوش مصنوعی نقشی اساسی در افزایش دقت پیش‌بینی‌های بارندگی و تامین آب دارد و با استفاده از مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشینی که مجموعه داده‌های گسترده ایستگاه‌های هواشناسی، ماهواره‌ها و الگوهای آب‌وهوای تاریخی را تجزیه و تحلیل می‌کنند، هوش مصنوعی می‌تواند پیش‌بینی‌های دقیقی از رویدادهای بارندگی ارائه دهد. پیش بینی های بارش برای مدیریت مخازن آب بسیار مهم هستند، زیرا به تصمیم گیری در مورد زمان ذخیره آب و رهاسازی آن برای مدیریت سیلاب ورودی به سد کمک می­کنند. علاوه بر این، مدل‌های هوش مصنوعی داده‌های مختلف از جمله شرایط جوی و داده‌های سطح زمین را برای پیش‌بینی در دسترس بودن آب در رودخانه‌ها و سطح آب‌های زیرزمینی، ادغام می‌کنند. این مورد به ویژه برای برنامه ریزی کشاورزی و مدیریت آب شهری مفید است، جایی که دانستن موجودی آب در آینده می تواند چرخه های کاشت و سیاست های مصرف آب را تعیین کند.

برنامه ریزی کشاورزی : هوش مصنوعی می تواند منجر به  تغییر استراتژی های صرفه جویی در آب در کشاورزی از طریق اعمال سیستم های آبیاری دقیق، شود. الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرهای خاک، پیش‌بینی آب ‌و هوا و انواع محصولات جهت بهینه‌سازی برنامه‌های آبیاری و کاربرد صحیح مقادیر آب، استفاده می‌کنند. با ارائه مقدار دقیق آب مورد نیاز محصولات کشاورزی در زمان مناسب، هوش مصنوعی به حداقل سازی هدر رفت آب و در عین حال به حداکثر رساندن عملکرد کشاورزی کمک می کند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی برنامه‌های آبیاری را با تجزیه و تحلیل رطوبت خاک و الگوهای آب‌ و هوای آتی تنظیم می‌کنند و اطمینان حاصل می‌کنند که محصولات به‌اندازه کافی بدون از دست دادن آب غیرضروری، آبیاری می‌شوند. این روش دقیق آبیاری در مناطق مستعد خشکسالی حیاتی است و به کشاورزان در حفظ عملکرد محصول و در عین حال حفظ منابع محدود آبی کمک می کند. علاوه بر این، سیستم‌های آبیاری مبتنی بر هوش مصنوعی را می‌توان با فناوری نظارت از راه دور ادغام کرد و به کشاورزان این امکان را می‌دهد تا سیستم‌های آبیاری خود را از طریق تلفن‌های هوشمند یا رایانه کنترل و تنظیم کنند و مصرف آب را مدیریت نمایند.

مدیریت سیلاب : هوش مصنوعی مدیریت ریسک سیل را با تجزیه و تحلیل مجموعه داده های پیچیده­ای که احتمال و شدت سیل را پیش بینی می­کند، افزایش می دهد. مدل‌های یادگیری ماشینی از داده‌های سیل های تاریخی، داده های لحظه­ای سطح آب رودخانه، سوابق بارندگی و اطلاعات جغرافیایی برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده که وقوع سیل احتمالی را پیش‌بینی می‌کنند، استفاده می‌کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی هشدارهای اولیه را به جوامع و ارکان حکومتی ارائه داده و امکان اجرای به موقع طرح‌های تخلیه و اقدامات حفاظتی را فراهم می‌کنند و در نتیجه موجب کاهش خسارت سیل می­شوند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند عملکرد سیل­بندها و سیستم های انحراف آب را برای مدیریت موثر سطح آب در مناطق مستعد سیل، بهینه کند.

بهینه سازی شبکه های توزیع آب : هوش مصنوعی به طور قابل توجهی به بهینه سازی شبکه های توزیع آب به منظور افزایش کارایی و کاهش هدر رفت انتقال آب کمک می­کند. با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و یادگیری ماشین، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تقاضای آب را در بخش‌های مختلف مصرف و همچنین نیاز شرب مناطق مسکونی پیش‌بینی کنند که موجب تنظیم دینامیک منبع آب، به حداقل رساندن استفاده بیش از حد و کاهش فشار بر منابع ابی می­شود. مدل‌های هوش مصنوعی عوامل مختلفی مانند شرایط آب و هوایی، الگوهای مصرف آب و داده‌های جمعیت را برای بهینه‌سازی شدت جریان و فشار آب در سیستم‌های توزیع در نظر می‌گیرند. هوش مصنوعی از طریق تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، تحولی بزرگ در نگهداری زیرساخت‌های آب ایجاد می‌کند. با نظارت مداوم بر شرایط تجهیزات با استفاده از حسگرهای ویژه، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند پیش‌بینی کنند که چه زمانی یکی از اجزای سیستم تامین آب ممکن است خراب شود. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند طول عمر پمپ‌ها و شیرها را بر اساس عواملی نظیر بار عملیاتی، شرایط محیطی و برنامه‌ریزی نگهداری، پیش‌بینی کند. این تکنیک نه تنها عمر عملیاتی زیرساخت های آب را طولانی می­کند، بلکه به طور قابل توجهی هزینه های تعمیر و نگهداری آنها را کاهش می­دهد.

تشخیص نشت و تعمیر شبکه‌های توزیع آب : هوش مصنوعی در تشخیص و تعمیر نشتی در شبکه‌های توزیع آب تحول بزرگی ایجاد کرده و هزینه‌های نگهداری و تلفات آب را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد. روش های سنتی تشخیص نشت از شبکه توزیع آب کند بوده و اغلب نیاز به بازرسی دستی دارد. با این حال، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی از الگوریتم‌های پیشرفته برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرهای فشار، دبی و آشکارسازهای صوتی در سراسر شبکه توزیع آب استفاده می‌کنند. مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند نشانه‌های ظریف نشتی مانند افت فشار کوچک یا الگوهای جریان غیرعادی را خیلی زودتر از روش‌های معمولی تشخیص دهند. هنگامی که یک نشت احتمالی شناسایی شد، هوش مصنوعی می‌تواند شدت مشکل را اولویت‌بندی کرده و تیم‌های تعمیر را ابتدا به بحرانی‌ترین مناطق هدایت کند. این فناوری هدر رفت آب را به حداقل می رساند و خطر خرابی زیرساخت های بزرگتر را که می تواند منجر به تعمیرات پرهزینه و اختلال در خدمات شود، کاهش می دهد.

کیفیت آب : سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی از حسگرهایی برای جمع‌آوری شاخص‌های کیفیت آب مانند سطوح  pH، کدورت و آلاینده‌ها استفاده می‌کنند. مدل‌های یادگیری ماشینی اندازه‌گیری‌های کیفی را پردازش کرده تا بی‌نظمی‌ها یا تغییرات ناگهانی شاخص های کیفی آب را شناسایی کنند که ممکن است نشانه‌ای از حوادث آلودگی یا نقص‌های عملیاتی باشد. یکپارچه سازی هوش مصنوعی فرآیند نظارت را بسیار کارآمد می کند و امکان پاسخ فوری به تهدیدات بالقوه برای کیفیت آب را فراهم می کند.