Искусственный интеллект экономит воду для ассоциаций водопользователей

Исследователь-агроном Рафаэль Гонсалес разработал модель на основе искусственного интеллекта для прогнозирования суточной потребности в воде для орошения. Инструмент использует нечеткую логику (FIS), генетические алгоритмы и нейронные сети, учитывая как легко измеримые переменные (агроклиматические данные, размер участка), так и сложные (местные традиционные методы, праздничные дни в поливной сезон). В результате модель рассчитывает необходимую оросительную норму в миллиметрах для каждого пользователя.

Этот инструмент позволяет ассоциациям водопользователей оптимизировать использование водных ресурсов, точнее планировать работу насосных станций, техническое обслуживание и ремонт, не растрачивая воду. Заблаговременное прогнозирование спроса также помогает оптимизировать затраты на персонал и электроэнергию, делая управление более экономичным и экологичным.

Для создания и проверки модели использовались данные системы дистанционного контроля и телеметрии ассоциации водопользователей Canal del Zújar по культурам кукурузы, риса и томата. Таким образом, инструмент не только помогает в прогнозировании, но и меняет подход к управлению, переводя его с интуитивных методов прошлого на точные данные.