يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في المقاطعة الفيدرالية للتنبؤ بشكل أفضل بفترات الجفاف ، والمساعدة في إدارة المياه. تدير Adasa ، وكالة تنظيم المياه والطاقة والصرف الصحي في DF ، الخزانات وهي مسؤولة عن تحليل مستويات المياه وتجنب المشاكل أثناء الجفاف. تتم المراقبة الآن باستخدام خدمة Microsoft Azure السحابية ، والتي لها عدد من المزايا.
استخدمت Adasa أجهزة استشعار مثبتة في نقاط مختلفة لقياس مستويات المياه في الأنهار والخزانات. كما يحسب معدلات هطول الأمطار ، مع إجراء القياسات المجدولة كل 15 دقيقة. كل هذا للحفاظ على تحليل تنبؤي للفترات الجافة القادمة. يتم إرسال جميع هذه المعلومات عبر الأقمار الصناعية إلى قاعدة بيانات SQL Server الخاصة بالوكالة إلى Azure ، حيث تتم معالجتها تلقائيًا ونقلها إلى أداة تحليل البيانات تسمى Microsoft Power BI. في البرنامج ، من الممكن مقارنة القياسات التي تم جمعها في الوقت الفعلي ببيانات أخرى حتى 30 عامًا.
يجعل هذا الإجراء من الممكن تقييم السياقات المختلفة وإدراك الاتجاهات ، بالإضافة إلى تمكين توقع فترات تقييد المياه. وفقًا لمايكروسوفت ، تسمح أدواتها للخبراء بالوصول إلى تقارير كاملة وتفاعلية. في حالة Adasa ، على الخزانات والأنهار ، مع التحديث المتكرر. إذا تم الكشف عن أي بيانات غير عادية ، يتم إنشاء تنبيه بحيث يمكن للمديرين التحقق من المشاكل المحتملة.
"قبل البدء في استخدام Power BI ، كان هذا السجل لأكثر من 30 عامًا من البيانات أقل استخدامًا من قبل فريق Adasa ، حيث لم تكن عملية تلقائية لمقارنتها مع البيانات المقاسة الجديدة واستخدامها كأساس للتنبؤ السيناريوهات. "
جيرالدو ألفيس بارسيلوس ، المسؤول عن خدمة تكنولوجيا المعلومات في Adasa
"قبل البدء في استخدام Power BI ، كان هذا السجل لأكثر من 30 عامًا من البيانات أقل استخدامًا من قبل فريق Adasa ، حيث لم تكن عملية تلقائية لمقارنتها مع البيانات المقاسة الجديدة واستخدامها كأساس للتنبؤ السيناريوهات. "
جيرالدو ألفيس بارسيلوس ، المسؤول عن خدمة تكنولوجيا المعلومات في Adasa
منذ عام 2009 ، قامت Adasa بتركيب أجهزة استشعار في الميدان لمراقبة مستويات الأمطار والتدفقات والخزانات في المنطقة الفيدرالية. ومع ذلك ، حتى عام 2017 ، تم الوصول إلى البيانات فقط عندما ذهب الفريق إلى الميدان ، كل شهرين أو ثلاثة أشهر. يتيح تركيب 16 مستشعرًا مع نقل البيانات عبر الأقمار الصناعية ، المرتبط باستخدام Power BI والموارد السحابية ، تصور البيانات في الوقت الحقيقي والتحليلات التنبؤية القادرة على دعم اتخاذ القرار حتى قبل فترة الجفاف في DF.
مع الخبرة المكتسبة ، يتم تثبيت 30 محطة تلقائية أخرى مع نقل بيانات الأقمار الصناعية من قبل Adasa.
