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El aprendizaje automático revoluciona el tratamiento del agua: 10 estadísticas sorprendentes


24/06/2024

I+D+i
El aprendizaje automático revoluciona el tratamiento del agua: 10 estadísticas sorprendentes

 

  • El aprendizaje automático está revolucionando la industria del tratamiento de agua, ofreciendo oportunidades sin precedentes de eficiencia, ahorro de costos y sostenibilidad ambiental
 
El aprendizaje automático está revolucionando la industria del tratamiento de agua y marcando el comienzo de una ola de soluciones de vanguardia para abordar algunos de los desafíos más apremiantes que enfrentamos.
 
Mientras miramos hacia el horizonte, la perfecta integración del aprendizaje automático y las tecnologías de tratamiento de agua está preparada para catalizar avances innovadores, impulsándonos hacia un futuro más sostenible y eficiente.
 
Aquí se encuentran 10 estadísticas convincentes que subrayan el profundo impacto del Machine Learning en el tratamiento del agua y su potencial ilimitado para dar forma a la trayectoria de la industria.
 

Estadísticas convincentes

 
1. Los sistemas de tratamiento de agua impulsados por ML pueden reducir el consumo de energía hasta en un 30 % en comparación con los métodos tradicionales.
 
2. Se espera que el mercado mundial de ML en tratamiento de agua crezca de 373,9 millones de dólares en 2021 a 1.100 millones de dólares en 2026, a una tasa compuesta anual del 23,8% durante el período de pronóstico.
 
3. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos en tiempo real de los sensores y ajustar los procesos de tratamiento en consecuencia, lo que genera una mejora del 20 % en la consistencia de la calidad del agua.
 
4. El mantenimiento predictivo basado en ML puede reducir el tiempo de inactividad de los equipos en un 25 % y extender la vida útil de la infraestructura de tratamiento de agua.
 
5. El uso de ML en el tratamiento del agua puede conducir a una reducción del 15% en el uso de productos químicos, lo que resulta en ahorros de costos y beneficios ambientales.
 
6. Las plantas de tratamiento de agua impulsadas por ML pueden procesar hasta un 50 % más de agua por día en comparación con las plantas convencionales.
 
7. La optimización de las redes de distribución de agua impulsada por ML puede reducir las pérdidas de agua hasta en un 30%.
 
8. Los sistemas de alerta temprana basados en aprendizaje automático pueden detectar posibles eventos de contaminación del agua con hasta 48 horas de anticipación, lo que permite tomar medidas proactivas para proteger la salud pública.
 
9. La integración del aprendizaje automático y el Internet de las cosas (IoT) en el tratamiento del agua puede conducir a una mejora del 40 % en la eficiencia operativa.
 
10. Las soluciones de tratamiento de agua basadas en ML pueden ayudar a alcanzar hasta el 90 % de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas relacionados con el agua y el saneamiento.
 
 
Como lo demuestran estas estadísticas, el aprendizaje automático está revolucionando la industria del tratamiento de agua, ofreciendo oportunidades sin precedentes de eficiencia, ahorro de costos y sostenibilidad ambiental.
 
A medida que la tecnología continúa evolucionando, podemos esperar avances aún más notables en los próximos años, allanando el camino para un futuro en el que el agua potable sea accesible para todos.


Referencias:
 
  • Toryila, TM, Obiora, OC, Jiya, V., Sahabo, MM y Sesugh, T. (2023). Una descripción general de las aplicaciones de la inteligencia artificial en la ingeniería hidráulica. Revista internacional de ciencia y aplicación de la ingeniería, 7 (1), 23.
  • Pandey, SS, Rehman, RP, Safdar, B., Ahmad, T. y Hasan, I. (2022). Una revisión de la inteligencia artificial en la purificación del agua y el tratamiento de aguas residuales: avances recientes. Ciencia directa.
  • Alam, R. (2024). El papel de la inteligencia artificial en la revolución del tratamiento del agua. Acondicionamiento y purificación de agua internacional.
  • Zhang, S., Jin, Y., Chen, W., Wang, J. y Ren, H. (2023). Inteligencia artificial en el tratamiento de aguas residuales: un análisis basado en datos del estado y las tendencias. Ciencia directa.
 

Fuente www.intemic.com


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