Machine learning kan finde de mest slidte kloakledninger

Foto : mulderphoto/Bigstock

Machine learning kan finde de mest slidte kloakledninger

Machine learning og anden AI har et kæmpe potentiale for besparelser i den danske vandsektor, viser både forskning og konkrete projekter. Har man f.eks. pålidelige oplysninger for en del af ledningsnettet, kan machine learning hjælpe med at fylde huller i data – og dermed give et bedre billede af, hvor man bør tv-inspicere først.
Hvilke ledninger er ved at være nedslidte? Svaret på det spørgsmål er langtfra altid baseret på et solidt datagrundlag. Og det er mildt sagt uhensigtsmæssigt, for danske forsyningsselskaber bruger hvert år tæt på ni milliarder kroner på at vedligeholde vand- og spildevandsnettet.
Vil du have fuld adgang til WaterTech?

WaterTech er for professionelle, der arbejder med teknologi og vandets kredsløb. Vi giver dig indblik i de nyeste teknologiske løsninger i vandsektoren fra klimasikring til drikke- og spildevandsbehandling.