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AGI - Grazie a una innovativa Intelligenza Artificiale (IA) sarà possibile prevedere il livello di qualità dell'acqua a livello nazionale. È quanto emerge da un nuovo studio guidato dall'Università del Vermont (UVM) e pubblicato sul Journal of the American Water Resources Association.
Gli autori, che si sono concentrati sugli Stati Uniti, hanno dimostrato che modificando un sistema informatico già esistente, il National Water Model del governo federale e potenziandolo con l'IA, è possibile analizzare i dati in tempo reale dai sensori della rete dei corsi d'acqua di un Paese non solo per prevedere il flusso dei corsi d'acqua stessi, ma anche la qualità dell'acqua.
"Questo nuovo strumento può essere implementato in tutto il Paese e ampiamente utilizzato da persone che potrebbero usare le previsioni sulla qualità dell'acqua in un numero qualsiasi di applicazioni", ha affermato Andrew Schroth dell'UVM, ricercatore principale dello studio "Con la prima applicazione in assoluto del National Water Model per prevedere la qualità dell'acqua, abbiamo aperto una nuova finestra che può davvero giovare al paese nel suo complesso per il futuro".
Per testare lo strumento in condizioni reali, i ricercatori si sono concentrati sulla rete idrica di New York City, un banco di prova ideale grazie all'ampia rete di sensori della città che monitorano il flusso dell'acqua e i sedimenti, nonché ai problemi che la rete idrica di New York deve affrontare. In particolare, il team ha testato il nuovo strumento nel bacino idrografico di Esopus Creek nello Stato di New York, nei Monti Catskill.
Questo corso d'acqua drena nell'Ashokan Reservoir, che fornisce circa il 40 per cento dell'acqua potabile giornaliera di New York City e fa parte della più grande rete di approvvigionamento idrico non filtrato del paese. Una preoccupazione fondamentale per la qualità dell'acqua del bacino è la torbidità, una misura della limpidezza dell'acqua influenzata dai sedimenti e da altri materiali nella colonna d'acqua. Q
uando vengono superati determinati livelli, le autorità devono limitare l'approvvigionamento da quel bacino, con un impatto sulla gestione e sulle operazioni dell'intera rete a valle. La capacità di prevedere minacce di elevata torbidità è fondamentale per semplificare le operazioni di approvvigionamento idrico. Sfruttando la relazione tra il flusso d'acqua e la concentrazione di sedimenti, il team è stato in grado di sviluppare una previsione solida per le misurazioni della qualità dell'acqua.
"Trasformare uno strumento di previsione del flusso d'acqua in uno strumento di previsione della qualità dell'acqua - concludono i ricercatori - apre la strada a previsioni sempre più disponibili per soddisfare le esigenze della comunità".
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