Quản lý hiệu quả tài nguyên nước với công nghệ AI

Theo dõi MTĐT trên

Tăng hiệu quả xử lý nước thải và Quản lý dữ liệu tài nguyên nước

Những nghiên cứu trong phòng thí nghiệm và các ứng dụng trong thực tế đã chứng minh rằng, robot công nghiệp có thể giúp quản lý tài nguyên nước, tăng cường hiệu quả xử lý nước thải, cải thiện chất lượng nguồn nước.

Tại Đan Mạch, robot AI được thiết lập cho việc bảo trì khu vực ngoài trời tại các nhà máy xử lý nước thải, kết hợp công nghệ máy bay không người lái, giúp kiểm tra lưu vực và tốc độ vận hành của hệ thống nước thải. Tại Brazil, các nhà nghiên cứu tại Đại học São Paulo đã phát triển một robot hỗ trợ xác định chất bảo quản paraben có trong các mẫu nước thải và loại bỏ chúng thông qua phương pháp chiết vi mô một giọt trước khi thải ra môi trường tự nhiên.

Tại Israel, công nghệ AI của Công ty khởi nghiệp Phần mềm vệ tinh Utilis sử dụng hình ảnh quang phổ trên không từ các cảm biến gắn trên vệ tinh để phát hiện rò rỉ trong các đường ống trên diện tích hàng ngàn ki-lô-mét cùng một lúc.

Để quản lý nước thải công nghiệp, nhiều nhà máy trên thế giới hướng tới sử dụng công nghệ chuỗi khối (blockchain). Blockchain cho phép nhà quản lý theo dõi, kiểm tra chất lượng nước và dòng chảy, hệ thống thoát nước và truy tìm chất thải từ nguồn đến nơi xử lý.

Tại tỉnh AI Madinah (Saudi Arabia), nhà máy xử lý nước thải sử dụng blockchain để ghi lại tốc độ dòng chảy và chất lượng nước thải trong thời gian thực. Các cảm biến được lắp đặt ở khắp mọi nơi trong mạng lưới phân phối nước để thu thập dữ liệu về việc sử dụng nước, áp suất và tốc độ dòng chảy. Hệ thống sẽ tận dụng dữ liệu thời gian thực và phân tích AI để tối ưu hóa mạng lưới phân phối nước.

Ứng dụng vào công tác dự báo

Sự phát triển của các thuật toán học máy, học sâu đã thúc đẩy việc đưa các mô hình ứng dụng trong quản lý tài nguyên nước vào công tác dự báo. Có thể kể đến mô hình thiết bị dự báo lượng mưa, dự báo nhiệt độ qua mô hình tự hồi quy đa biến nhiều địa điểm, dự báo dòng chảy qua công nghệ học sâu của mạng thần kinh trí nhớ ngắn hạn, dài hạn 2 chiều, ước tính độ sâu ngập lụt qua mô hình ngẫu nhiên…

Tại Việt Nam, chưa có nhiều công trình nghiên cứu ứng dụng liên quan đến công nghệ trong dự báo. Rất ít trong số các nghiên cứu này thực hiện về khoa học môi trường cũng như lĩnh vực tài nguyên nước. Một trong những công trình nghiên cứu tiêu biểu là đề tài ứng dụng AI trong việc dự báo và kiểm soát chất lượng nước lưu vực sông Nhuệ - Đáy trên địa bàn TP. Hà Nội, được triển khai từ tháng 10/2020 đến tháng 10/2022 của Viện Khoa học tài nguyên nước (IHE).

Việc ứng dụng AI trong kiểm soát chất lượng nước mặt lưu vực sông Nhuệ - Đáy mang lại nhiều lợi ích đối với hoạt động dự báo chất lượng nước và lên kế hoạch kiểm soát ô nhiễm hiệu quả bằng cách mô phỏng diễn biến chất lượng nước dựa trên mô hình thủy lực ID. Điều này giúp tăng cường khả năng phát hiện các sự cố ô nhiễm, qua đó thiết lập các biện pháp xử lý kịp thời. Đồng thời, hỗ trợ cơ quan quản lý đưa ra quyết định phù hợp để kiểm soát chất lượng nước thông qua khai thác thông tin dữ liệu quan trắc chất lượng nước từ hệ thống ngân hàng dữ liệu.

Tối ưu hóa tương tác với ChatGPT

Một số nghiên cứu cho rằng, hệ thống ChatGPT điều khiển bằng công nghệ AI cung cấp các thuật toán tối ưu giúp điều chỉnh linh hoạt những thông số kỹ thuật dựa trên dữ liệu thời gian thực, từ đó giúp đảm bảo liều lượng hóa chất, giải quyết tình trạng thất thoát nước, nâng hiệu quả quản lý và tiềm năng bảo trì hệ thống xử lý nước thải.

Về mặt kinh tế, ChatGPT có thể giúp tiết kiệm chi phí thông qua việc phân bổ nguồn lực tài nguyên được tối ưu hóa và cải thiện quy trình ra quyết định trong quản lý tài nguyên nước. Tuy nhiên, các khoản đầu tư ban đầu vào hạ tầng AI và đội ngũ nhân sự lành nghề (chi phí đào tạo) là thách thức về tài chính đối với các quốc gia, đặc biệt là các nước đang phát triển.

Về mặt xã hội, để ChatGPT cung cấp thông tin hiệu quả, cần một lượng dữ liệu nhất định. Điều này đặt ra các mối lo ngại về quyền riêng tư, bảo mật… liên quan đến dữ liệu về tài nguyên nước nói riêng và thông tin, dữ liệu tài nguyên - môi trường nói chung.