Masterclass: IA per al cicle de l'aigua- Virtual sensing

La intel·ligència artificial aplicada és una de les eines clau per fer front als enormes reptes que suposa la gestió del cicle de l’aigua als nostres dies, des de la predicció de l’impacte del canvi climàtic sobre els recursos hídrics fins a l’optimització dels processos de tractament mitjançant agents intel·ligents. A la Masterclass es recorreran múltiples àmbits del cicle de l’aigua en què la intel·ligència artificial ja és present.

En aquesta sessió IDEAI-UPC donarà una visió general de com la IA pot contribuir a millorar la qualitat de l’aigua en els processos de tractament d’aigües residuals, a trobar com sectoritzar una xarxa d’aigua potable, o a gestionar l’aigua regenerada, entre d’altres, a partir de diferents tècniques de IA que donen resposta a diferents qüestions en el sector. I ens endinsarem en les diferents branques de la IA que aporten valor en aquests àmbits de l’aigua, que van des de les tècniques de clustering amb interpretació automàtica de les classes identificades, a models predictius amb dades de sensors, passant per mètodes de raonament basat en casos o sistemes intel·ligents de suport a la presa de decisions, entre d’altres.

Un cop caracteritzat el context de la IA per a l’aigua, es dedicarà un espai específic als avanços en virtual sensing o sensorització virtual. En un context d’estrès hídric continuat, el virtual sensing és una de les aplicacions de la IA amb més potencial per accelerar l’ús de l’aigua regenerada. Per a finalitzar, Cetaqua presentarà l’experiència adquirida a l’àmbit i alguns casos d’èxit en desenvolupament de sensors virtuals amb IA.

PONENTS:

•  Karina Gibert, directora d’IDEAI-UPC
• Rafael Giménez, responsable àrea digital, Cetaqua

AGENDA:

1. Intel·ligència artificial en el cicle de l’aigua: on, quin i com

2. Descripció de casos d’ús en el món de l’aigua

3. Aplicacions de la intel·ligència artificial al sector de l’aigua

4. Qualitat de l’aigua en els processos de tractament d’aigües residuals

5. Sectoritzar una xarxa d’aigua potable

6. Gestionar l’aigua regenerada

7. Tècniques de clustering avançades amb interpretació automàtica de les classes

8. Virtual sensing: Machine Learning per a la gestió del canvi climàtic, Casos d’èxit i mètodes utilitzats i Reptes i oportunitats