در دهه‌های اخیر، بحران‌های آبی به یکی از چالش‌های جدی در سطح جهانی تبدیل شده‌اند. تغییرات اقلیمی، رشد جمعیت و افزایش تقاضا برای منابع آب، فشارهای فزاینده‌ای بر روی سیستم‌های آبی ایجاد کرده است. این بحران‌ها نه تنها بر کیفیت و کمیت آب تأثیر می‌گذارند، بلکه می‌توانند منجر به بروز مشکلات اجتماعی، اقتصادی و زیست‌محیطی شوند.

در این راستا، فناوری‌های نوین به ویژه هوش مصنوعی (AI) به عنوان ابزاری مؤثر برای پیش‌بینی و مدیریت بحران‌های آبی مطرح شده‌اند. مدل‌های هوش مصنوعی با توانایی تحلیل داده‌های بزرگ و شناسایی الگوهای پیچیده، می‌توانند به مدیران منابع آب کمک کنند تا تصمیمات بهتری اتخاذ کنند و به موقع به بحران‌ها پاسخ دهند.

مدل‌های هوش مصنوعی به‌طور وسیعی به عنوان ابزارهایی مؤثر برای پیش‌بینی و مدیریت بحران‌های آبی مورد استفاده قرار می‌گیرند و در بهبود مدیریت منابع آب و حل چالش‌هایی نظیر کمبود و کیفیت آب نقش بسزایی ایفا می‌کنند. فنون هوش مصنوعی، از جمله (ML)Machine Learning و (DL)Deep Learning، در حوزه‌های مختلفی مانند بازیافت پساب، توزیع آب، جمع‌آوری آب باران و مدیریت آبیاری به کار گرفته می‌شوند. این مدل‌ها با استفاده از داده‌های خاص و ادغام با چارچوب‌های اینترنت اشیاء (IoT)، به بهینه‌سازی مدیریت آب و ترویج استفاده پایدار از منابع آبی کمک می‌کنند(Krishnan, S et al. 2022).

مدل‌های هیدرولوژیکی مبتنی بر هوش مصنوعی، به ویژه در مناطق خشک، مدیریت منابع آب را متحول کرده و دقت پیش‌بینی‌ها را بهبود بخشیده و به تسهیل شیوه‌های پایدار کمک می‌کنند     . (Kambarbekov, G М, Baimaganbetov, A Y. 2024) علاوه بر این، تکنیک‌های هوش مصنوعی در هیدرولوژی برای مدیریت چرخه‌های آب و کاهش بلایای طبیعی استفاده می‌شوند و مدیریت پایدار آب را در شرایط محیطی در حال تغییر ترویج می‌دهند. (Chang, F et al. 2023)

روش‌های مبتنی بر داده‌های کلان در آبیاری با تقویت تصمیم‌گیری، تخصیص دقیق منابع و کاهش تأثیرات زیست‌محیطی را ممکن می‌سازند. این روش‌ها برای مدیریت پایدار آب و شیوه‌های کارآمد آبیاری ضروری هستند .(Jayaraman, G et al. 2024)

هوش مصنوعی چگونه می‌تواند تأثیرات تغییرات اقلیمی بر منابع آب را کاهش دهد؟

هوش مصنوعی می‌تواند با بهبود پیش‌بینی‌های هیدرولوژیکی و مدیریت آب آثار تغییرات اقلیمی بر منابع آب را کاهش دهد. تکنیک‌های هوش مصنوعی، مانند یادگیری ماشین، برای مدل‌سازی فرآیندهای هیدرولوژیکی پیچیده و غیرخطی استفاده می‌شوند که دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش داده و مدیریت بهتر چرخه‌های آب را ممکن می‌سازند.( Chang, F et al. 2023) این مدل‌ها به بهینه‌سازی عملیات چندهدفه در مخازن و تطابق استراتژی‌ها برای رویدادهای هیدرولوژیکی شدید کمک می‌کنند و بدین ترتیب از بلایای طبیعی کاسته می‌شود.( Chang, F, Guo, S 2020)

همچنین، هوش مصنوعی امکان ادغام منابع داده مختلف، از جمله سنجش از دور و اینترنت اشیاء، را فراهم می‌آورد تا منابع آب را به‌طور مؤثرتری نظارت و مدیریت کند. این ادغام به مدیریت پایدار آب کمک می‌کند و به رفع عدم قطعیت‌های هیدرو-ژئومتری و ترویج استراتژی‌های سازگاری با تغییرات اقلیمی می‌پردازد.( Chang, F et al. 2023)

علاوه بر این، مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند مناطق بالقوه تحت تنش های آبی را شناسایی کرده و تدابیر برنامه‌ریزی و سازگاری آب را برای محدود کردن مصرف یا بهبود ذخیره‌سازی در مناطق آسیب‌پذیر راهنمایی کنند(Blanc, É et al. 2014).

مدل‌های هوش مصنوعی چگونه به بهبود مدیریت کیفیت آب کمک می‌کنند؟

مدل‌های هوش مصنوعی با بهینه‌سازی و خودکارسازی فرآیندهای حیاتی در تصفیه و پایش آب، مدیریت کیفیت آب را بهبود می‌بخشند. این مدل‌ها دقت و کارآیی سیستم‌های ردیابی کیفیت آب را افزایش داده و به شناسایی و کاهش آلودگی‌ها نسبت به روش‌های سنتی کمک می‌کنند .(Rajitha, A et al. 2024) تکنیک‌های هوش مصنوعی، از جمله یادگیری ماشین، برای مدل‌سازی و پیش‌بینی پارامترهای کیفیت آب، مانند سطح اکسیژن محلول، که برای ارزیابی‌های اکولوژیکی و استراتژی‌های مدیریتی بسیار حیاتی هستند، استفاده می‌شود. (Vaivude, P. 2023)

سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین خودکارسازی فرایندهای تصفیه آب نظیر کلرزنی، جذب و فیلتراسیون غشایی را تسهیل می‌کنند که منجر به کاهش هزینه‌های سرمایه‌ای و بهبود استانداردهای کیفیت آب می‌شود .(Lowe, M et al. 2022) علاوه بر این، مدل‌های هوش مصنوعی که با چارچوب‌های اینترنت اشیا یکپارچه شده‌اند، نظارت و مدیریت بلادرنگ منابع آب را امکان‌پذیر می‌سازند و از استفاده پایدار و تلاش‌های حفاظتی حمایت می‌کنند. (Krishnan, S et al. 2022)

با وجود این پیشرفت‌ها، چالش‌هایی همچون مدیریت داده‌ها، قابلیت تکرارپذیری مدل‌ها و استانداردسازی همچنان وجود دارند که نیاز به پژوهش و توسعه بیشتر دارند تا پتانسیل کامل هوش مصنوعی در مدیریت کیفیت آب به حداکثر برسد.(Lowe, M et al. 2022)

اینترنت اشیاء (IoT) چه نقشی در مدیریت آب مبتنی بر هوش مصنوعی دارد؟

اینترنت اشیاء (IoT) نقش حیاتی در مدیریت آب مبتنی بر هوش مصنوعی ایفا می‌کند و امکان پایش و کنترل آنی منابع آب را فراهم می‌آورد. سیستم‌های IoT شامل حسگرها، دستگاه‌های ارتباطی و تحلیل داده‌ها هستند که به مدیریت مؤثر توزیع، کیفیت و مصرف آب کمک می‌کنند (آببه، 2024). این سیستم‌ها امکان نگهداری پیشگیرانه و بهینه‌سازی را فراهم می‌کنند و به کاهش هدررفت آب و بهبود حفظ منابع کمک می‌کنند .(Abebe, A. 2024)

در مدیریت هوشمند آب، چارچوب‌های IoT امکان پایش سطح آب، تشخیص نشتی و خواندن خودکار کنتورها را فراهم می‌کنند که برای مدیریت مؤثر تأمین آب در مناطق شهری ضروری هستند(Gautam, G et al. 2021). همچنین، IoT از پایش محیط زیست و مدیریت بحران حمایت می‌کند و سیستم‌های هشدار اولیه و تحلیل داده‌ها را برای تصمیم‌گیری بهتر فراهم می‌آورد (Nzeanorue, C C et al. 2024).

ادغام IoT با هوش مصنوعی دقت و قابلیت اطمینان سیستم‌های مدیریت آب را افزایش می‌دهد و به توسعه پایدار و استفاده مؤثر از منابع کمک می‌کند.(Velani, A F et al. 2022)

ترندهای آینده در مدیریت آب مبتنی بر IoT شامل توسعه حسگرهای پیشرفته و سیستم‌های غیرمتمرکز است که نظارت در زمان واقعی و کارایی عملیاتی را بهبود می‌بخشند. انتظار می‌رود این نوآوری‌ها نگهداری پیش‌بینانه و صرفه‌جویی در منابع را بهبود دهند.( Dada, M A et al. 2024)

پیش‌بینی می‌شود که ادغام محاسبات کوانتومی و فناوری بلاکچین، امنیت و مدیریت داده‌ها را تقویت کند و با اهداف توسعه پایدار برای دسترسی به آب پاک و تاب‌آوری در برابر تغییرات اقلیمی همسو باشد(Dada, M A et al. 2024). علاوه بر این، انتظار می‌رود سیستم‌های IoT به طور قابل توجهی مصرف آب را کاهش دهند و تشخیص نشتی و زمان پاسخ‌دهی را بهبود بخشند و به اهداف پایداری کمک کنند (Mehta, S, Choudhary, S. 2024).  

سید علی معاشری – کارشناس بررسی ها ی اقتصادی  و تعرفه