Un système d'IA basé sur le cloud atteint 90 % de précision dans la détection des obstructions d'égouts pour réduire la pollution des rivières

Une collaboration remarquable entre l’Université de Sheffield, Yorkshire Water et Siemens a abouti à un système d’intelligence artificielle (IA) basé sur le cloud, qui affiche une précision de près de 90 % dans la détection des bouchons d’égout. Ce développement révolutionnaire promet de jouer un rôle pivot dans la réduction de la pollution des rivières causée par les débordements d’égouts.

Lutter contre la pollution avec un plan stratégique

Le développement du système d’IA s’aligne sur l’ambitieux « Plan de réduction des incidents de pollution », qui vise à réduire les incidents de pollution de 50 % d’ici 2025. Le plan privilégie l’intervention précoce pour prévenir la pollution provenant des déversements combinés d’eaux usées (CSO). Ces CSO servent de soupapes de décharge pour les réseaux d’égouts, relâchant l’excès d’eau dans les plans d’eau voisins lors de fortes pluies pour prévenir les inondations en aval. Cependant, lorsque des bouchons ou d’autres problèmes perturbent le système, des incidents de pollution peuvent se produire inutilement.

L’effort collaboratif repose sur une technologie de capteurs avancée pour surveiller la profondeur de l’eau dans les CSO et diverses parties du réseau d’égouts en temps réel. Étant donné le nombre important de capteurs impliqués, l’analyse manuelle devient irréalisable, nécessitant la mise en œuvre d’un système d’IA automatisé. Développé en partenariat avec Siemens, la solution basée sur l’IA est connue sous le nom de Prédicteur de bouchons Siemens Water (SIWA).

Le pouvoir prédictif de l’IA

Le Prédicteur de bouchons SIWA exploite l’IA pour prédire les profondeurs d’eau en analysant les données de précipitations et en les comparant aux mesures réelles via un algorithme sophistiqué de Logique Floue (FL). Chaque fois que des profondeurs d’eau inattendues sont détectées, une alerte est rapidement générée pour les services d’eau, leur permettant de prendre des mesures préventives et d’éviter les incidents de pollution. L’objectif principal est d’identifier les bouchons potentiels à un stade précoce pour s’assurer qu’ils sont traités avant de causer une pollution.

Un article scientifique récemment publié dans une revue à comité de lecture évalue les performances du Prédicteur de bouchons SIWA sur une période « historique » de deux ans et une période « en direct » de six mois. L’article réalise également une analyse comparative par rapport à la solution d’analyse précédente. Les résultats sont tout simplement impressionnants, le système d’IA identifiant correctement 88,4 % des problèmes confirmés sur l’ensemble des données, comparé au taux de précision décevant de 26,6 % de la solution précédente. L’article complet, intitulé « Cloud-Based Artificial Intelligence Analytics to Assess Combined Sewer Overflow Performance », est disponible dans le Journal of Water Resources Planning and Management.

Perspectives futures pour la protection de l’environnement

Le Dr Will Shepherd, chercheur principal du département de génie civil et structurel de l’Université de Sheffield, a souligné l’importance de cette innovation pour maintenir des systèmes d’égouts respectueux de l’environnement. Il a mis en évidence le fait que les réseaux d’égouts n’avaient pas été initialement conçus pour gérer de fortes pluies et que les CSO servent de soupapes de décharge vitales pour prévenir les inondations. Animé par un engagement à réduire les incidents de pollution, l’effort collaboratif se concentre sur l’identification et le traitement des bouchons avant qu’ils ne conduisent à la contamination des rivières et des cours d’eau.

Le Professeur Joby Boxall, professeur de génie des infrastructures hydrauliques au département de génie civil et structurel de l’Université de Sheffield, a souligné l’importance d’une approche collaborative pour atteindre le succès. Il a insisté sur l’importance de reconnaître et de respecter les besoins et ambitions uniques de chaque partenaire tout en construisant et en maintenant un haut niveau de confiance.

Le Dr Stephen Mounce, directeur de Mounce HydroSmart, a exprimé son enthousiasme quant à la façon dont ce projet met en valeur la transformation de l’IA et de l’analyse de données des prototypes de recherche dans les projets de début de phase vers des solutions génériques matures déployées sur des plateformes basées sur le cloud. Il a noté le déploiement réel du système sur plus de 2 000 actifs chez Yorkshire Water.

Le Dr John Gaffney, propriétaire du produit du Prédicteur de bouchons SIWA, a salué cette collaboration comme un cas exemplaire d’une entreprise technologique prenant la recherche universitaire de haut niveau de maturité technologique (TRL), la productisant et démontrant sa valeur par la science peer-reviewed auprès d’un utilisateur final. Il a souligné le rôle vital du produit dans la sauvegarde des cours d’eau, rendant le projet particulièrement gratifiant.

La collaboration entre l’Université de Sheffield, Yorkshire Water et Siemens a permis d’obtenir une réalisation remarquable dans la protection de l’environnement par l’IA. La capacité du système d’IA basé sur le cloud à détecter les bouchons d’égout avec une précision de près de 90 % offre une solution prometteuse pour réduire la pollution des rivières. Alors que la technologie continue d’évoluer, des solutions innovantes comme le Prédicteur de bouchons SIWA démontrent le potentiel de l’IA pour jouer un rôle pivot dans la sauvegarde de notre environnement naturel. Avec un engagement ferme envers l’intervention précoce et la réduction des incidents de pollution, cet effort collaboratif offre de l’espoir pour des cours d’eau plus propres et plus sains à l’avenir.