წყლის დაკარგვა აზიაში

წყლის დაკარგვა აზიაში

From November 08, 2022 until November 10, 2022

გამოქვეყნებულია Canton Fair Net-ის მიერ

[ელ.ფოსტით დაცულია]

https://www.waterlossasia.com/


წყლის დაკარგვა აზია 2022 წ

Water Loss Asia 2022 ვირტუალური კონფერენცია და სემინარი08-10 ნოემბერი 2020. ბლოგის უახლესი პოსტები და სიახლეები AitThemes.com-ის მიერ.

წელს ორწლიანი წყლის დაკარგვის აზიის კონფერენცია (WLA 2022) უბრუნდება ვირტუალურ ფორმატს 8-10 ნოემბერს. წყლის საერთაშორისო ასოციაცია (IWA), წყლის დაკარგვის სპეციალისტთა ჯგუფი, მხარს უჭერს WLA 2022-ს. ეს 3 დღიანი ღონისძიება აერთიანებს ლიდერებსა და ექსპერტებს არაშემოსავლიანი წყლის ინდუსტრიაში (NRW). იგი ყურადღებას ამახვილებს არაშემოსავლიანი წყლის კონტროლზე ციფრული ტექნოლოგიებისა და ხელოვნური ინტელექტის ღრმა გამოკვლევებით, რომლებიც დღეს ხელმისაწვდომია.

პანდემიამ დამანგრეველი გავლენა მოახდინა წყლის ინდუსტრიაზე, რამაც გამოიწვია უპრეცედენტო შეფერხებები და ცვლილებები სამუშაო მეთოდებში. მან ასევე დააჩქარა ციფრული ტრანსფორმაცია. წყალმომარაგების პროვაიდერები აწყდებიან როგორც გამოწვევას, ასევე შესაძლებლობებს კომერციული და სოციალური საქმიანობის განახლებისას. სწორი ციფრული ტექნოლოგიების დანერგვა წყლის გრძელვადიანი უსაფრთხოების უზრუნველსაყოფად შეიძლება დაეხმაროს წყლის სექტორის აღდგენას, რომელიც უფრო ელასტიური და მდგრადია.

იმის გამო, რომ ციფრულად მომზადებულმა სერვის პროვაიდერებმა უფრო მეტად შეძლეს გაუმკლავდნენ პანდემიას, ციფრულმა ტექნოლოგიებმა დიდი ყურადღება მიიპყრო. მზარდი შეშფოთება წყლის დეფიციტთან დაკავშირებით კიდევ უფრო მწვავდება. ეს ტენდენცია გამწვავებულია წყლის დეფიციტის შესახებ მზარდი გლობალური შეშფოთებით. განვითარებად ეკონომიკებში ბევრი დამწყები ბიზნესი ქმნის ციფრულ გადაწყვეტილებებს, რომლებიც შეიძლება იყოს უფრო იაფი და უფრო შესაფერისი ადგილობრივი გარემოებებისთვის.

საჯარო ქსელებში წყლის დაკარგვის გამოსავლენად ჭკვიან მონაცემთა ბაზაზე დაფუძნებული მეთოდები სწრაფად იძენს პოპულარობას. ეს გადაწყვეტილებები იყენებს ნივთების ინტერნეტს (IoT) და ხელოვნური ინტელექტის (AI) ტექნიკას, რომლებიც ქმნიან მასშტაბურ, რეალურ დროში წნევისა და ნაკადის მონაცემთა ნაკრების ჭკვიანი მრიცხველებისგან. მანქანური სწავლება გამოიყენება მონაცემების ამოსაღებად, ჰიდრავლიკური მოდელების დასადასტურებლად, შაბლონების იდენტიფიცირებისთვის და ანომალიების ხაზგასასმელად.