INTRO平台簡介
「智慧水務服務平台」由基士德環科研發與維護,臺灣水務產業發展協會共同推廣。
本平台將人工智慧與物聯網應用於水務產業,提供水務系統及設備的管理服務與AI運算服務,以MLOps功能讓機器學習驗證更快速。 會員上傳設備、水質數據,即可線上訓練專屬AI模型,優化操作決策。不需組建管理AI團隊與軟硬體,就能便捷享用AI好處,加快數位轉型邁入智慧水務。
本平台亦有專業技術團隊,協助會員完成現場數據採集,提供AIoT一站式服務。歡迎與我們聯繫獲得更多AIoT服務。
服務特色
即時動態的調控性
- 適用於動態特性不易掌握或變化非常顯著的受控對象
- 可解決無法因應進流水量及水質的變動與微生物的活性及生化反應狀態變化進行即時調控的問題
經驗知識的納入性
- 可納入資深操作人員的控制經驗或相關專家的知識
- 解決操作人員經驗不足或專業知識有限的問題
控制決策的掌握性
- 控制效果優於傳統自動化程序控制,同時也解決了控制決策不明確或不易掌握的問題
AI模型的獨立性
- AI 模型具有相對獨立性,可單獨或配套採用
- 達到特定功能或整體性的程序操作優化目標
AI模型的優越性
- 高自我學習能力:快速建模
- 高容錯能力:當小部分監測訊號異常時,不致影響控制的結果
- 高平行處理能力:可同步控制多個受控對象
- 高自我調整能力:快速適應
AI模型的適應性
- AI 模型的適應能力強,從一個場域被移轉到另一個場域使用時,可快速調整操控參數,使之達到智慧控制的水準
精確控制的目標性
- AI 模型以類神經網路(ANN) 結合動態控制演算法架構建模
- 除了在平台上進行深度學習,也依據最新數據實施修正或微調控制模型的調控參數, 達到精確控制的目標
智慧操控的優化性
- WaterOps 平台底層是以 MLOps (機器學習維運系統)為運算核心,達成平台即時監控、遠程控管、成效評估、水質預測、污染預防及主動告警之大數據運算功能,並且不斷評估更新模型,達到持續優化之目的
得獎榮譽
▍2021資料創新應用競賽 經濟部開放資料應用組金獎:「求水不靠天-防旱預警水晶球」
- 運用AI,透過演算歷史資料,建立隨時間異動之整合模型,預測水庫缺水狀態與水資源利用之情形。
- 推算出嚴峻水情的程度,進行水資源各供需節點水量的即時預測。
- 提供地方與中央機關進行水資源調配之決策建議。
▍2020經濟部中小企業處首屆城市數據實境賽優勝:「提升民生污水下水道系統操作管理的創新性技術」
- 以AI實施進流管網分析控制模式,應用林口新創園數據平台提供之資料,實施進流管網分析控制模式,達成穩定污水量及均勻污水水質。