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Perda de água na Ásia

Perda de água na Ásia
From November 08, 2022 until November 10, 2022
Kuala Lumpur - Kuala Lumpur, Malásia
(Por favor, verifique as datas e local no site oficial abaixo antes de participar.)

Perda de água na Ásia 2022

Water Loss Asia 2022Virtual Conference & Workshop08-10 de novembro de 2020. Últimas postagens e notícias do blog de AitThemes.com.

Este ano, a conferência bienal Water Loss Asia (WLA 2022) retorna ao formato virtual de 8 a 10 de novembro. A International Water Association (IWA), Grupo de Especialistas em Perdas de Água, apoia a WLA 2022. Este evento de 3 dias reúne líderes e especialistas da indústria de água sem receita (NRW). Ele se concentra no controle da água sem receita por meio de explorações profundas da tecnologia digital e da inteligência artificial disponíveis hoje.

A pandemia teve um efeito devastador na indústria da água, causando atrasos e mudanças sem precedentes nos métodos de trabalho. Também acelerou a transformação digital. Os prestadores de serviços de água enfrentam tanto um desafio quanto uma oportunidade na retomada das atividades comerciais e sociais. Adotar as tecnologias digitais certas para garantir a segurança hídrica a longo prazo pode ajudar a reconstruir um setor hídrico mais resiliente e sustentável.

Como os provedores de serviços preparados digitalmente foram mais capazes de lidar com a pandemia, as tecnologias digitais receberam muita atenção. A crescente preocupação com a escassez de água é ainda mais exacerbada. Essa tendência está sendo exacerbada pela crescente preocupação global com a escassez de água. Muitas startups em economias emergentes estão criando soluções digitais que podem ser mais baratas e mais adequadas às circunstâncias locais.

Métodos inteligentes baseados em dados para detectar perda de água em redes públicas estão ganhando popularidade rapidamente. Essas soluções usam técnicas de Internet das Coisas (IoT) e Inteligência Artificial (IA) que criam conjuntos de dados de pressão e fluxo em grande escala e em tempo real a partir de medidores inteligentes. O aprendizado de máquina é usado para extrair dados, validar modelos hidráulicos, identificar padrões e destacar anomalias.

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