هوش مصنوعی مهندسی منابع آب را دگرگون خواهد کرد

۱۹ تیر ۰۴ ، ۱۰:۰۹ نويسنده: کارشناس ارشد مهندسی آب

ترکیب هوش مصنوعی و مهندسی منابع آب دیگر آینده‌ای دور نیست؛ بلکه همین حالا نیز در جریان است. اما آنچه در آینده پیش‌رو داریم، حتی دگرگون‌کننده‌تر خواهد بود. در اینجا به چند مورد از روش‌هایی اشاره می‌شود که هوش مصنوعی طی دهه آینده رشته ما را متحول خواهد کرد:

۱. مدل‌های فوق دقیق پیش‌بینی سیلاب

هوش مصنوعی به طور چشمگیری عدم‌قطعیت را در مدل‌های هیدرولوژیکی و هیدرولیکی کاهش خواهد داد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند داده‌های بلادرنگ هواشناسی، توپوگرافی و کاربری زمین را پردازش کرده و سیلاب‌ها را با دقتی در سطح ساعت، حتی در حوضه‌های پیچیده، پیش‌بینی کنند.

۲. سامانه‌های هشدار زودهنگام هوشمندتر

تصور کنید هشدارهای سیلابی که با گذر زمان خود را بهبود می‌دهند. سامانه‌های هشدار زودهنگام مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به صورت بلادرنگ، الگوهای بارش، داده‌های ایستگاه‌های رودخانه‌ای و تصاویر ماهواره‌ای را تحلیل کنند و به جوامع فرصت‌های حیاتی برای آماده‌سازی بدهند.

۳. هوش مصنوعی + سنجش از دور = انقلابی در تحلیل

هوش مصنوعی تحلیل تصاویر ماهواره‌ای و پهپادی را برای بررسی تغییرات کاربری زمین، رطوبت خاک، رسوب‌گذاری در مخازن و تبخیر-تعرق به صورت خودکار انجام می‌دهد. کارهایی که پیش‌تر هفته‌ها زمان می‌بردند، اکنون در عرض چند دقیقه و با دقت بالاتر انجام خواهند شد.

۴. مدیریت هوشمند منابع آب

از زمان‌بندی آبیاری گرفته تا توزیع آب در مناطق شهری، هوش مصنوعی می‌تواند مصرف آب را به‌صورت بهینه مدیریت کند؛ کاهش هدررفت، صرفه‌جویی در انرژی، و پشتیبانی از کشاورزی پایدار در مناطق کم‌آب از جمله نتایج این پیشرفت خواهد بود.

۵. سامانه‌های پشتیبان تصمیم‌گیری مبتنی بر داده

پلتفرم‌های DSS مبتنی بر هوش مصنوعی به برنامه‌ریزان و سیاست‌گذاران کمک خواهند کرد تا سناریوهای اقلیمی را شبیه‌سازی کرده، ریسک‌ها را ارزیابی نموده و در سرمایه‌گذاری‌های زیربنایی تصمیم‌های بهتری اتخاذ کنند؛ و در نهایت، برنامه‌ریزی تاب‌آور نسبت به اقلیم را به امری عملی و قابل توسعه بدل می‌سازند.

۶. مدل‌سازی پیشرفته آب زیرزمینی با هوش مصنوعی

شبکه‌های عصبی اکنون برای پیش‌بینی سطح آب زیرزمینی و نرخ تغذیه مجدد تنها با استفاده از داده‌های محدود میدانی آموزش داده می‌شوند؛ موضوعی انقلابی برای مناطقی با پایش ناکافی یا پراکنده.

و در پایان...

ما به عنوان مهندسان نیز باید همگام شویم. یادگیری هوش مصنوعی و ادغام آن با مدل‌های سنتی مانند SWAT، HEC-RAS، MIKE SHE و MODFLOW دیگر یک گزینه نیست، بلکه یک ضرورت است.