BAKGRUND
AI & MACHINE LEARNING
Smarta beslut med avancerad teknik
Inom vattensektorn är AI värdefullt för att hantera stora, komplexa datamängder från sensorer i realtid. Genom att upptäcka mönster och avvikelser automatiskt förbättrar AI både datakvaliteten och beslutsfattandet, vilket effektiviserar resurshantering och planering.
Algoritmer för AI och maskininlärning är matematiska modeller som möjliggör för datorer att lära sig från data, identifiera mönster och fatta beslut utan explicit programmering. Exempel inkluderar beslutsträd, neurala nätverk och k-means-klustring.
Klassificering och prediktering
Algoritmer för AI och maskininlärning kan klassificera och prediktera genom att analysera stora mängder data, justera parametrar och minimera skillnader mellan förutsägelser och verkliga utfall.
Övervakad inlärning
Klassificering är en typ av övervakad inlärning där modeller tränas för att kategorisera data baserat på mönster i träningsdata, vilket ger träffsäkra beslut.
Prediktiv analys
Prediktering med AI och maskininlärning innebär att använda tränade modeller för att förutse framtida händelser eller värden baserat på historisk data.
Datakvalitet och felkorrigering
Våra AI- och maskininlärningslösningar kan fylla i saknad data och korrigera felaktiga uppgifter, vilket förbättrar datakvaliteten och beslutens tillförlitlighet.
ÖVERSIKT
Övergripande projektledning
Projektets administration, rapportering, kommunikation samt resultatspridning.
Teknisk utveckling
Utveckling av tjänst för identifiering av mätfel och avvikelser, reparation av mätfel, samt automatisk bedömning av orsak till mätfel och avvikelser. Tjänsten ska kunna integreras med kända öppna standarder för att läsa data och skriva tillbaka data till nya dataset.
Demonstration, testning och validering
De två deltagande VA-organisationerna ska testa och validera flödesdataset samt utvärdera den nya tjänsten i verklig miljö. Flödesdata anses vara ett typexempel, som går att applicera på alla typer av vattenrelaterade dataset.
BLOGG & UPPDATERINGAR
Blogg
Projektets framfart, intressanta fynd samt utmaningar inom vattendataanalys.
