Viviamo nell’era della digitalizzazione, com’è noto, in un periodo nel quale la sostenibilità ambientale è stretta attualità. Dato il contesto, le infrastrutture idriche si trovano di fronte a una sfida non sottovalutabile. L’adozione di piattaforme IoT (internet of things) potenziate dall’Intelligenza artificiale (AI) potrebbe diventare il loro futuro, offrendo una gestione di rete non più supervisionata dall’essere umano, bensì da un algoritmo di ottimizzazione. Questo approccio innovativo migliorerebbe, a detta degli addetti ai lavori, il monitoraggio delle reti, offrendo un ulteriore livello di efficienza e sostenibilità.
Algoritmo di ottimizzazione e sensori IoT
L’utilizzo di sensori IoT, di ultima generazione, è sempre meno una rarità nel settore della gestione idrica. La pratica si è diffusa poiché la comodità è innegabile: questi dispositivi rilevano una vasta gamma di parametri, monitorano le perdite e ottimizzano i sistemi di distribuzione. Di fatto, rappresentano un miglioramento sotto ogni punto di vista rispetto ai sistemi di cui facciamo uso al giorno d’oggi. Ma quando parliamo di sensori IoT, a che cosa ci stiamo riferendo, nel concreto? Vediamo quali elementi fanno parte di un sistema di gestione idrica tecnologicamente avanzato:
- sensori acustici: si tratta di dispositivi indispensabili al fine di identificare le vibrazioni sonore causate dalle perdite. Forniscono dati preziosi per localizzare, con precisione, le perdite all’interno della rete che si sta monitorando e indicarle in maniera accurata.
- Indicatori di pressione: tengono sotto controllo le variazioni di pressione, valori cruciali per identificare in maniera precoce tutte le potenziali perdite o gli eventuali guasti nella rete.
- Flussimetri (o flussometri): misurano il flusso dell’acqua, permettendo di identificare anomalie o variazioni che potrebbero segnalare una perdita.
- Sensori di temperatura: rilevano le variazioni di temperatura nell’acqua. Esse possono indicare perdite localizzate, specialmente in ambienti sotterranei e difficilmente accessibili.
- Rilevatori chimici: identificano possibili cambiamenti nella composizione dell’acqua, indicando se vi siano contaminazioni o perdite.
L’algoritmo di ottimizzazione regola tutti questi sensori, li rende capaci di interagire al meglio e restituire risultati analizzabili da un essere umano. L’uomo sarà naturalmente chiamato a intervenire per risolvere i problemi segnalati ma non dovrà più essere lui, in prima persona, a scovarli e localizzarli, perché potrà contare sull’assistenza dell’intelligenza artificiale.
L’AI è colonna portante dell’avanzamento
L’intelligenza artificiale è l’elemento chiave nella gestione avanzata delle infrastrutture idriche. Essa sta assumendo, laddove non abbia già assunto, un ruolo fondamentale nel monitoraggio del sistema e dell’infrastruttura. Questa nuova tecnologia, che è sulla bocca di tutti, ha dimostrato il suo potenziale nel trasformare i dati raccolti dai sensori IoT in soluzioni pratiche e previdenti. Gli impianti più avanzati utilizzano già l’AI per elaborare, e analizzare, enormi quantità di dati. I risultati dell’operatività dei dispositivi che abbiamo elencato precedentemente sono raccolti, trattati e confrontati da un’intelligenza non umana, più veloce e ordinata nella raccolta dei cosiddetti big data.
L’intelligenza artificiale non permette soltanto di interpretare i dati in tempo reale. Bensì dà anche modo di prevedere potenziali problemi prima che si manifestino. Utilizzando tecniche di machine learning e algoritmi di analisi predittiva, il sistema identifica modelli e tendenze che indicano la probabilità di perdite o guasti. L’attenzione e la rapidità di questo strumento sono esponenzialmente superiori a quelle umane e consentono una gestione più regolare e tempestiva del sistema idrico da supervisionare.
Un algoritmo di ottimizzazione che può prevedere il futuro
I modelli di AI non perdono occasione di dimostrare un’impressionante capacità di previsione dei problemi futuri. Il sistema sa utilizzare un approccio basato sulla combinazione di diversi tipi di dati sensoriali, al fine di creare un modello comprensivo – nonché multidimensionale – dello stato della rete idrica. Ciò consente l’individuazione di perdite nascoste, o in fase di sviluppo. Queste, altrimenti, correrebbero il rischio di restare non rilevate in un primo momento, quando sono ancora contenute e facilmente tamponabili, per così dire.
L’integrazione dell’AI ha aperto la strada a nuovi livelli di manutenzione preventiva. Con la sua capacità di analizzare continuamente i dati, e fornire allarmi tempestivi, il sistema sperimentato ha ridotto la necessità di ispezioni manuali costose, e inevitabilmente meno efficienti. Ciò non ha soltanto migliorato la reattività alle emergenze, bensì ha anche contribuito all’elaborazione di una pianificazione più efficiente delle risorse, nonché delle operazioni di manutenzione.
Dalla piccola alla grande scala
Il successo dell’AI ci mostra, nel caso in cui ve ne fosse bisogno, come la tecnologia possa essere utilizzata allo scopo di migliorare la gestione delle risorse idriche. L’approccio innovativo adottato dai progetti che ne hanno già fatto uso ha dimostrato che l’intelligenza artificiale può offrire soluzioni precise e tempestive, trasformando i dati in prevenzione e decisioni strategiche. Il potenziale in termini di efficienza operativa, riduzione dei costi, sostenibilità ambientale e capacità decisionale dell’intelligenza artificiale, basato sui dati e sul loro continuo incrocio, può aprire nuovi orizzonti nella gestione sostenibile di risorse delicate come questa.
A oggi, abbiamo potuto sperimentare questa tecnologia soltanto su scala ridotta. I risultati sono però incoraggianti e, all’avanzare della tecnica, si potrebbe mirare ad affidare la gestione di infrastrutture idriche importanti, come magari quelle nazionali – dal momento che viviamo in un Paese troppo sprecone, come abbiamo approfondito qualche settimana fa – a un algoritmo appositamente allenato.
