Edilizia, agroalimentare, e ora anche la gestione idrica. E non da un punto di vista amministrativo, ma proprio a livello scientifico. Un team di ricercatori coreani ha infatti sviluppato una tecnologia innovativa basata sull’intelligenza artificiale (AI) che potrebbe offrire una nuova speranza a oltre 2,2 miliardi di persone che attualmente non hanno accesso a una fonte di acqua sicura.
Gestione idrica tramite la tecnologia AI “random forest”
Il progetto, guidato dal Dr. Son Moon del Korea Institute of Science and Technology (KIST) e dal Professor Baek Sang-Soo dell’Università di Yeongnam, ha portato allo sviluppo di un modello di intelligenza artificiale in grado di prevedere la concentrazione di ioni nell’acqua durante i processi di trattamento elettrochimico.
Il modello, basato su una tecnica di machine learning chiamata “random forest“, è stato pubblicato sulla rivista Water Research e rappresenta un significativo passo avanti rispetto ai metodi tradizionali di misurazione della qualità dell’acqua.
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La tecnica “random forest” utilizza un insieme di alberi decisionali per analizzare e prevedere dati complessi. Nel contesto del trattamento dell’acqua, questo modello si è dimostrato estremamente preciso nel predire le concentrazioni di specifici ioni (come sodio, potassio, calcio e cloruro) con un’accuratezza molto elevata, di gran lunga superiore alle capacità dei sensori convenzionali, che non sono in grado di rilevare singoli ioni ma si limitano a misurare la conduttività elettrica dell’acqua.
Vantaggi dell’intelligenza artificiale nella gestione dell’acqua
La capacità di monitorare con precisione la concentrazione di ioni nell’acqua potrebbe rivoluzionare i sistemi di distribuzione idrica, perché permetterebbe una gestione più efficiente delle risorse idriche, migliorando la risposta alle fluttuazioni nella domanda e offrendo soluzioni più personalizzate. Secondo il Dr. Moon, come riporta il sito specialistico Techxplore:
“[…] l’importanza di questa ricerca non risiede solo nello sviluppo di un nuovo modello di AI, ma anche nella sua applicazione al sistema nazionale di gestione della qualità dell’acqua”.
Ma non solo. Oltre a migliorare la gestione della qualità dell’acqua, il modello random forest è anche molto più economico e richiede meno risorse computazionali rispetto ai complessi modelli di deep learning. Questa efficienza è cruciale per l’adozione su larga scala della tecnologia, specialmente in contesti dove le risorse tecnologiche sono limitate.
Verso una produzione decentralizzata di acqua pulita
La nuova tecnologia AI si inserisce nel contesto di una crescente attenzione verso soluzioni decentralizzate per la produzione di acqua pulita, come la deionizzazione capacitiva e la deionizzazione elettrochimica. Questi metodi sono sempre più popolari poiché superano i limiti dei sistemi centralizzati di distribuzione idrica, spesso incapaci di rispondere tempestivamente ai cambiamenti nella domanda.
Uno dei punti chiave emersi dalla ricerca è l’importanza di aggiornamenti frequenti del modello AI per mantenere la precisione delle previsioni. Per garantire l’accuratezza del monitoraggio, il modello richiede misurazioni della qualità dell’acqua almeno ogni minuto. Questa necessità implica l’adozione di una rete dinamica di monitoraggio, capace di adattarsi rapidamente e di migliorare costantemente le proprie previsioni.
