Sistema de IA baseado na nuvem alcança 90% de precisão na detecção de obstruções de esgoto para reduzir a poluição dos rios

Uma colaboração notável entre a Universidade de Sheffield, Yorkshire Water e Siemens resultou em um sistema de inteligência artificial (IA) baseado na nuvem que possui quase 90% de precisão na detecção de obstruções de esgoto. Este desenvolvimento inovador promete desempenhar um papel fundamental na redução da poluição dos rios causada por incidentes de transbordamento de esgoto.

Enfrentando a poluição com um plano estratégico

O desenvolvimento do sistema de IA alinha-se com o ambicioso ‘Plano de Redução de Incidentes de Poluição’, que visa cortar incidentes de poluição em uma substancial 50% antes de 2025. O plano prioriza a intervenção precoce para prevenir a poluição decorrente de transbordamentos combinados de esgoto (CSOs). Esses CSOs servem como válvulas de alívio para sistemas de esgoto, liberando água excessiva em corpos d'água próximos durante chuvas fortes para evitar inundações a jusante. No entanto, quando obstruções ou outros problemas perturbam o sistema, incidentes de poluição podem ocorrer desnecessariamente.

O esforço colaborativo baseia-se em tecnologia avançada de sensores para monitorar a profundidade da água nas CSOs e em várias partes da rede de esgotos em tempo real. Dado o extenso número de sensores envolvidos, a análise manual torna-se inviável, exigindo a implementação de um sistema automatizado de IA. Desenvolvido em parceria com a Siemens, a solução baseada em IA é conhecida como Siemens Water (SIWA) Blockage Predictor.

Poder preditivo da IA

O SIWA Blockage Predictor utiliza IA para prever as profundidades da água, analisando dados de precipitação e comparando-os com medições reais por meio de um sofisticado algoritmo de Lógica Difusa (FL). Sempre que profundidades de água inesperadamente altas são detectadas, um alerta é gerado prontamente para as utilities de água, permitindo que tomem medidas preventivas e evitem incidentes de poluição. O objetivo principal é identificar potenciais obstruções em seus estágios iniciais para garantir que sejam resolvidas antes de causar poluição.

Um artigo de periódico revisado por pares recentemente publicado avalia o desempenho do SIWA Blockage Predictor durante um período 'histórico' de dois anos e um período 'ao vivo' de seis meses. O artigo também conduz uma análise comparativa em relação à solução de análise anterior. Os resultados são nada menos que impressionantes, com o sistema de IA identificando corretamente 88,4% dos problemas confirmados em todo o conjunto de dados, em comparação com a modesta taxa de precisão de 26,6% da solução anterior. O artigo completo, intitulado “Cloud-Based Artificial Intelligence Analytics to Assess Combined Sewer Overflow Performance”, está disponível no Journal of Water Resources Planning and Management.

Perspectivas futuras para a proteção ambiental

O Dr. Will Shepherd, Investigador Principal do Departamento de Engenharia Civil e Estrutural da Universidade de Sheffield, enfatizou a importância desta inovação na manutenção de sistemas de esgoto ecologicamente corretos. Ele destacou que as redes de esgoto não foram originalmente projetadas para lidar com chuvas fortes e que as CSOs servem como válvulas de alívio vitais para evitar inundações. Impulsionado pelo compromisso de reduzir incidentes de poluição, o esforço colaborativo concentra-se em identificar e resolver obstruções antes que levem à contaminação de rios e cursos d'água.

O Professor Joby Boxall, Professor de Engenharia de Infraestrutura Hídrica no Departamento de Engenharia Civil e Estrutural da Universidade de Sheffield, enfatizou a importância de uma abordagem colaborativa para alcançar o sucesso. Ele ressaltou a importância de reconhecer e respeitar as necessidades e ambições únicas de cada parceiro, ao mesmo tempo em que se constrói e mantém um alto nível de confiança.

O Dr. Stephen Mounce, Diretor da Mounce HydroSmart, expressou entusiasmo sobre como este projeto demonstra a transformação da IA e da análise de dados de protótipos de pesquisa em projetos de estágio inicial para soluções maduras e genéricas implantadas em plataformas baseadas em nuvem. Ele observou a implantação do sistema no mundo real em mais de 2.000 ativos na Yorkshire Water.

O Dr. John Gaffney, Proprietário do Produto do SIWA Blockage Predictor, saudou esta colaboração como um caso exemplar de uma empresa de tecnologia que leva a pesquisa de alto Nível de Prontidão Tecnológica (TRL) de uma universidade, a transforma em produto e demonstra seu valor por meio de ciência revisada por pares para um usuário final. Ele ressaltou o papel vital do produto na proteção dos cursos d'água, tornando o projeto particularmente gratificante.

A colaboração entre a Universidade de Sheffield, a Yorkshire Water e a Siemens resultou em uma conquista notável na proteção ambiental impulsionada por IA. A capacidade do sistema de IA baseado em nuvem de detectar obstruções em esgotos com quase 90% de precisão oferece uma solução promissora para reduzir a poluição dos rios. À medida que a tecnologia continua a evoluir, soluções inovadoras como o SIWA Blockage Predictor demonstram o potencial da IA para desempenhar um papel fundamental na proteção do nosso meio ambiente natural. Com um firme compromisso com a intervenção precoce e a redução de incidentes de poluição, este esforço colaborativo oferece esperança para cursos d'água mais limpos e saudáveis no futuro.