Algoritmi predittivi per reti idriche intelligenti: ottimizzare la gestione dell’acqua con il Machine Learning
Prevedere i consumi idrici in tempo reale non è più solo una sfida ingegneristica, ma una necessità per garantire l’efficienza e la sicurezza delle reti di distribuzione urbane. Lo studio Short-term probabilistic forecasting of water demand using GPR: a case study in Southern Italy introduce un modello predittivo avanzato basato sulla Gaussian Process Regression (GPR), applicato a una rete reale nel Sud Italia che serve circa 73.000 abitanti. Ne parliamo con il Prof. Ing. Angelo Leopardi, Professore Associato di Idraulica presso l’Università di Cassino. In questa intervista ci spiega come gli algoritmi di apprendimento automatico permettano di anticipare la domanda d’acqua a intervalli di 15 minuti, riducendo drasticamente i margini di errore e aprendo le porte a una telegestione di precisione.
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