Ricerca e sviluppo

L’intelligenza artificiale per ridurre gli sprechi nei sistemi idrici

I ricercatori del Laboratorio di Termofluidodinamica della Libera Università di Bolzano hanno costruito un sistema di rilevazione basato sull’utilizzo di un algoritmo di intelligenza artificiale

Pubblicato il 05 Set 2022

Termofluidodinamica

L’intelligenza artificiale per risolvere il problema delle crisi idriche, in questa fase particolarmente tornato al centro dell’attenzione per via dell’emergenza siccità. Come noto in in Italia i sistemi idrici, per diverse ragioni (vetustà degli impianti, insufficiente manutenzione, inadeguatezza dei sistemi di rilevazione delle dispersioni), perdono mediamente circa il 40% dell’acqua potabile che dovrebbero distribuire. Perdite e inefficienze che potrebbero essere individuate più rapidamente grazie al supporto della AI: in questa direzione va l’attività dei ricercatori del Laboratorio di Termofluidodinamica della Libera Università di Bolzano, che hanno costruito un sistema di rilevazione dei consumi idrici e delle perdite dei sistemi acquedottistici basato sull’utilizzo del deep learning. L’algoritmo creato permette di scoprire, sulla base dei sensori di portata e pressione dislocati nel sistema, ogni tipo di perdita o anomalia. Da un punto di vista più prettamente tecnologico, l’nnovazione proposta dai ricercatori di unibz consiste nello sviluppo di un modello basato sulle graph neural networks, in cui i modelli di reti neurali vengono ulteriormente arricchiti dalla presenza delle strutture a grafo, le quali permettono una conoscenza spaziale degli acquedotti, necessaria per l’individuazione delle anomalie. I dati di pressione e portata delle tubature del sistema idrico vengono poi sfruttati per individuare più velocemente e con aumentata precisione eventi anomali che possono indicare un guasto o una perdita.

L’algoritmo creato nel Laboratorio di Termofluidodinamica, oltre a scovare le perdite sulla rete, può essere addestrato per stimare i consumi e la domanda di acqua: una caratteristica che consente ai gestori di ottimizzare il pompaggio di acqua nella rete per la produzione di energia idroelettrica.

Le potenzialità dell’applicazione sono state pubblicate in un paper (Novel approach for burst detection in water distribution systems based on graph neural networks) sulla rivista scientifica Sustainable Cities and Societies, scritto da Ariele Zanfei e Andrea Menapace, ricercatori del Laboratorio di Termofluidodinamica della Libera Università di Bolzano al NOI Techpark. Zanfei e Menapace sono anche tra i fondatori dello spinoff di unibz Aiaqua che si occupa di innovazione nella gestione e pianificazione dei sistemi acquedottistici. Proprio la startup – che ha sede al parco tecnologico di Bolzano – cercherà di introdurre sul mercato un’applicazione basata sul modello di algoritmo creato dai due ricercatori.

“L’era che stiamo vivendo – quella dei Big Data e dell’IA – ci permette di trovare strade alternative, più precise ed efficaci, per gestire gli acquedotti – ha affermato Maurizio Righetti, direttore del laboratorio e co-autore dello studio- negli ultimi anni, la ricerca nel settore ha compiuto enormi passi in avanti. L’utilizzo di questo nostro algoritmo consentirà di identificare in tempo reale perdite e guasti nella rete idrica, con un notevole risparmio di risorse economiche investite nella manutenzione e con tempi di intervento più rapidi”.

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