淺析人工智能技術(shù)在水利管理中的應(yīng)用

劉家慧

(水利部水利水電規(guī)劃設(shè)計(jì)總院,北京 100120)

水利作為支持國(guó)計(jì)民生的重要產(chǎn)業(yè)，充分利用先進(jìn)信息技術(shù)以提升行業(yè)效率，是其主要發(fā)展方向。人工智能技術(shù)被視為第五次工業(yè)革命的主要驅(qū)動(dòng)力，在本世紀(jì)第二個(gè)十年得到迅速發(fā)展，并被成功應(yīng)用在自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等場(chǎng)景。因此以包括深度學(xué)習(xí)在內(nèi)的人工智能技術(shù)賦能，將是今后水利信息化和智慧水利建設(shè)的工作重點(diǎn)。

1 研究背景

水是生命之源，生產(chǎn)之要，生態(tài)之基，可是在中國(guó)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的眾多挑戰(zhàn)中，水資源緊缺是最令人擔(dān)憂的挑戰(zhàn)之一。黨的十九屆四中全會(huì)提出要“推進(jìn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化”，而現(xiàn)代化離不開(kāi)科技的賦能，以科技治水，以科技管水將會(huì)是今后水利管理和建設(shè)智慧水利工作中的主要方向。

近十年來(lái)，大數(shù)據(jù)和人工智能(AI)技術(shù)帶來(lái)的變革在所有社會(huì)部門(mén)都已出現(xiàn)，對(duì)于這些基于數(shù)據(jù)的科技手段是否具有能夠顛覆傳統(tǒng)水利管理行業(yè)的潛力尚存在不同的看法，但毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能將逐漸且不可避免地改變我們思考和提供基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)的方式。據(jù)估計(jì)到2025年，發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家分別有80%和50%的公共事業(yè)部門(mén)和公司將在一定程度上經(jīng)歷由人工智能技術(shù)帶來(lái)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

成本低廉的傳感器、高分辨率遙感、通信技術(shù)和社交媒體的快速發(fā)展正在推動(dòng)水利管理部門(mén)可獲取數(shù)據(jù)量的激增，并正在改變傳統(tǒng)的決策方式。大數(shù)據(jù)分析與人工智能(及其相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法)一起，將為水利行業(yè)帶來(lái)新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。曾經(jīng)基于經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)的決策方式可能很快就會(huì)被人工智能與大數(shù)據(jù)科學(xué)，以及其他從大量不同類(lèi)型的信息中分析、組織和提取信息的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法所取代。這一過(guò)程需要多久尚不清楚，但是開(kāi)展人工智能等技術(shù)在水利行業(yè)中的應(yīng)用探索是十分必要的。

2 人工智能技術(shù)

人工智能是一個(gè)用來(lái)描述計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的理論和發(fā)展的術(shù)語(yǔ)，這些計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠執(zhí)行通常需要人類(lèi)智慧的任務(wù)。以人工智能賦能的實(shí)用系統(tǒng)有很多，包括各種專(zhuān)家系統(tǒng)、語(yǔ)音識(shí)別和用于金融交易的系統(tǒng)等。在人工智能的領(lǐng)域中經(jīng)常提到的重要概念包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等。

嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，人工智能實(shí)際上是機(jī)器學(xué)習(xí)的延伸，機(jī)器學(xué)習(xí)通常涉及根據(jù)數(shù)據(jù)建立計(jì)算機(jī)模型，模型能夠在以后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，而不需要額外的軟件編程。最著名的機(jī)器學(xué)習(xí)方法之一是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)，它通過(guò)模仿存在于人腦中的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)工作，如圖1所示最簡(jiǎn)單類(lèi)型的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從提供給它們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，以便捕捉數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，而這種潛在映射關(guān)系通常是未知的或是物理意義難以人為解釋。這使得ANN能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱含的模式，而其中的模式即使是該領(lǐng)域最好的專(zhuān)家也無(wú)法完全清楚。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被應(yīng)用與許多研究方向，如計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)從數(shù)字圖像獲取潛在特征間關(guān)系以解決特定問(wèn)題，取代了過(guò)去采用復(fù)雜數(shù)學(xué)模型來(lái)分析圖像的方法，成功的應(yīng)用例子包括面部識(shí)別、醫(yī)療診斷和智能安防。

圖1 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖

隨著能夠獲取的數(shù)據(jù)量增大和硬件處理能力增強(qiáng)，尤其在使用GPU的并行計(jì)算能力來(lái)訓(xùn)練模型之后，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度可以變得很高，也就是網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)變得很多(既模型深度變深)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，機(jī)器學(xué)習(xí)本質(zhì)上是一個(gè)具有3層或更多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試圖模擬人腦的行為，并從大量數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”。

深度學(xué)習(xí)推動(dòng)了許多人工智能應(yīng)用和服務(wù)，這些應(yīng)用和服務(wù)提高了自動(dòng)化，即在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下執(zhí)行分析和提供服務(wù)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)目前存在于許多日常產(chǎn)品和服務(wù)中，如數(shù)字音頻助理、語(yǔ)音電視遙控器和信用卡欺詐檢測(cè)以及自動(dòng)駕駛汽車(chē)。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多層相互連接的節(jié)點(diǎn)組成，每一層都建立在前一層的基礎(chǔ)上，以改進(jìn)和優(yōu)化預(yù)測(cè)或分類(lèi)。這種通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的計(jì)算過(guò)程稱(chēng)為前向傳播(Forward Propagation)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層稱(chēng)為可見(jiàn)層，網(wǎng)絡(luò)中間層被稱(chēng)為隱藏層。輸入層是深度學(xué)習(xí)模型接收數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的地方，輸出層是做出最終預(yù)測(cè)或分類(lèi)的地方。

另一個(gè)稱(chēng)為反向傳播(Back Propagation)的過(guò)程使用梯度下降等算法來(lái)計(jì)算預(yù)測(cè)中的誤差，然后通過(guò)向后遍歷各層來(lái)調(diào)整函數(shù)的權(quán)重和偏差，以此來(lái)訓(xùn)練模型。前向傳播和反向傳播共同作用下可使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做出預(yù)測(cè)并相應(yīng)地糾正誤差。隨著時(shí)間的推移，算法逐漸變得越來(lái)越準(zhǔn)確。

深度學(xué)習(xí)算法復(fù)雜，針對(duì)特定問(wèn)題或數(shù)據(jù)集需使用不同類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)主要用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用，可以檢測(cè)圖像中的特征和模式，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)或識(shí)別等任務(wù)。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)通常用于自然語(yǔ)言和語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用，因?yàn)樗庙樞蚧驎r(shí)間序列數(shù)據(jù)。

深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)組合非線性模塊獲得，每個(gè)模塊將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更高、更抽象的表示，而通過(guò)組合足夠多的此類(lèi)非線性變換，可以學(xué)習(xí)非常復(fù)雜的映射關(guān)系。例如，在圖像分類(lèi)問(wèn)題中，圖像以像素值數(shù)組的形式出現(xiàn)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一層學(xué)習(xí)的特征通常表示圖像中特定方向和位置的邊緣是否存在，如圖2所示。第二層通常通過(guò)發(fā)現(xiàn)邊緣的特定排列來(lái)檢測(cè)圖案，而不管邊緣位置的微小變化，如圖3所示。第三層可以將特征組合成更大的部分，隨后的層會(huì)將對(duì)象檢測(cè)為這些部分的組合，如圖4所示。深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵方面是這些特征層不是由人類(lèi)工程師設(shè)計(jì)的，它們是使用通用學(xué)習(xí)過(guò)程從數(shù)據(jù)中獲得的。

圖2 第一層檢測(cè)對(duì)象

圖3 第二層檢測(cè)對(duì)象

圖4 第三層檢測(cè)對(duì)象

3 人工智能在水利管理中的應(yīng)用

從無(wú)人駕駛汽車(chē)到虛擬醫(yī)生，人工智能技術(shù)(AI)正在改變我們?cè)?1世紀(jì)的生活、工作和旅行的方式。在水利管理領(lǐng)域，學(xué)界和工業(yè)界同樣也已做出許多探索，并取得了引人注目的進(jìn)展，本章介紹其中較為成功的應(yīng)用案例。

3.1 給水管網(wǎng)滲漏的實(shí)時(shí)檢測(cè)

對(duì)于世界上任何一個(gè)國(guó)家來(lái)說(shuō)，滲漏都是其供水系統(tǒng)的一個(gè)主要問(wèn)題。本節(jié)介紹一種基于人工智能的滲漏檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)不僅可以檢測(cè)管道的爆裂和泄漏，還可以檢測(cè)出這些供水系統(tǒng)中的設(shè)備故障。該檢測(cè)系統(tǒng)的工作原理是自動(dòng)處理實(shí)時(shí)壓力和流量傳感器信號(hào)，然后利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)近期的信號(hào)值，最后將這些數(shù)值與傳入的監(jiān)測(cè)結(jié)果相比較，作為是否發(fā)生故障的證據(jù)。以這種方式收集的證據(jù)使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，估計(jì)事件發(fā)生的可能性并發(fā)出相應(yīng)警報(bào)。該系統(tǒng)可有效地從歷史突發(fā)事件和其他事件中學(xué)習(xí)，預(yù)測(cè)未來(lái)的突發(fā)事件。該檢測(cè)系統(tǒng)最初是作為一個(gè)研究項(xiàng)目的組成部分開(kāi)發(fā)的，后來(lái)被整合到一款商用的異常事件檢測(cè)系統(tǒng)(EDS)中。

自2015年以來(lái)，EDS一直被英國(guó)一家大型水利管理公司使用。它每15分鐘處理來(lái)自七千多個(gè)壓力和流量傳感器的數(shù)據(jù)，這使EDS能夠及時(shí)、可靠地檢測(cè)管道爆裂和相關(guān)泄漏，并且具有高準(zhǔn)確率和低虛警率。此外，EDS還可以通過(guò)檢測(cè)通常發(fā)生在突發(fā)事件之前的設(shè)備故障(例如，減壓閥故障)來(lái)主動(dòng)預(yù)防突發(fā)事件。EDS不使用水力或所分析配水管網(wǎng)的其他模擬模型，即它僅通過(guò)從偏離正常壓力和流量信號(hào)的傳感器信號(hào)中提取有用信息來(lái)工作，這使得EDS具有較高的魯棒性和可擴(kuò)展性。到目前為止，EDS讓?xiě)?yīng)用單位節(jié)省了大量的運(yùn)營(yíng)成本，顯著減少了泄漏，降低客戶損失，改善了使用公司對(duì)數(shù)百萬(wàn)客戶的服務(wù)。

3.2 基于人工智能和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的管道自動(dòng)檢查

對(duì)城市排水系統(tǒng)管道的定期檢查非常重要，因?yàn)槲窗l(fā)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)故障和其他故障(如接縫移位、裂縫等)可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重污染或洪災(zāi)事件。這種檢查通常是通過(guò)錄制監(jiān)控視頻，然后靠人工分析來(lái)完成的。這一過(guò)程十分耗時(shí)費(fèi)力，而且通常依據(jù)工作人員的主觀判斷，結(jié)論并不可靠。本節(jié)介紹一種基于人工智能的城市排水系統(tǒng)管道檢查解決方案，該方案可通過(guò)使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，以自動(dòng)化方式分析監(jiān)控視頻和檢測(cè)管道故障。該解決方案首先通過(guò)圖像處理，將監(jiān)控視頻中的圖像進(jìn)行處理并轉(zhuǎn)換為合適的數(shù)據(jù)。然后，依靠隨機(jī)森林方法使用該數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)故障。在應(yīng)用前，該解決方案所用的模型需使用一些預(yù)先標(biāo)記的監(jiān)控視頻畫(huà)面來(lái)訓(xùn)練完善。自動(dòng)檢測(cè)的工作原理類(lèi)似于人臉識(shí)別系統(tǒng)，盡管故障檢測(cè)的任務(wù)更復(fù)雜，因?yàn)榇嬖谔嗖煌?lèi)型的故障，這些故障可能在監(jiān)控視頻圖像中以非常不同的方式表現(xiàn)出來(lái)。上述解決方案在英國(guó)、芬蘭和澳大利亞的幾家水利管理公司的真實(shí)監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)上成功地進(jìn)行了測(cè)試和驗(yàn)證。該方法具有較高的真實(shí)檢測(cè)率和較低的虛警率。

3.3 污水處理廠預(yù)測(cè)控制

2019年3月，一款污水處理廠預(yù)測(cè)控制軟件被部署在新加坡一處再生水處理廠。它的部署是為了在提高工廠績(jī)效的同時(shí)為操作員和管理人員提供預(yù)測(cè)性分析。該軟件收集工廠測(cè)量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括氨、硝酸鹽、氧氣、磷酸鹽等物質(zhì)，并建立歷史數(shù)據(jù)庫(kù)。然后，該軟件利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)工廠的廢水流量、氧氣需求、化學(xué)劑量需求和其他需求。該系統(tǒng)控制關(guān)鍵的處理過(guò)程，根據(jù)其預(yù)測(cè)和工廠的歷史表現(xiàn)實(shí)時(shí)自動(dòng)優(yōu)化它們。它通過(guò)基于多次測(cè)量的分位數(shù)回歸技術(shù)進(jìn)一步檢測(cè)工廠過(guò)程中的異常。隨著軟件的自學(xué)習(xí)，預(yù)測(cè)精度會(huì)隨著時(shí)間的推移而提高，僅一個(gè)月就達(dá)到了88%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

該軟件連接到工廠的監(jiān)督控制和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)以收集數(shù)據(jù)并控制關(guān)鍵流程，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到軟件云平臺(tái)進(jìn)行處理。依靠云平臺(tái)近乎實(shí)時(shí)地收集數(shù)據(jù)的能力，該軟件能夠通過(guò)數(shù)字孿生跟蹤內(nèi)部部署解決方案的實(shí)際性能。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)被用來(lái)理解每個(gè)過(guò)程的運(yùn)行效率，然后利用學(xué)習(xí)到的關(guān)系和進(jìn)水負(fù)荷的預(yù)測(cè)來(lái)確定最優(yōu)的有效處理設(shè)定值。結(jié)果表明，該軟件可以提前幾天預(yù)測(cè)將要采取的操作，并能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)人值守。

3.4 污水網(wǎng)絡(luò)的智能報(bào)警工具

本節(jié)介紹一款基于人工智能的污水網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)分析工具，該工具可以預(yù)測(cè)和預(yù)警下水道的水位過(guò)高和潛在的污染事件，以及檢測(cè)可能表征污水網(wǎng)絡(luò)堵塞的異常水位。

由于下水道洪水、管道容量限制和異物，供水設(shè)施在降雨期間堵塞的風(fēng)險(xiǎn)最大。該工具使用人工智能技術(shù)來(lái)檢測(cè)下水道中的高水位流量何時(shí)超過(guò)臨界水位或與預(yù)期流量不一致。該系統(tǒng)通過(guò)可定制的智能警報(bào)通知系統(tǒng)將這些征兆識(shí)別為異常。使用人工智能技術(shù)可較大地減少錯(cuò)誤警報(bào)，并通過(guò)早期檢測(cè)和實(shí)時(shí)響應(yīng)準(zhǔn)確有效地管理阻塞，防止問(wèn)題惡化。

由監(jiān)測(cè)設(shè)備收集的流量和水位數(shù)據(jù)被傳輸?shù)桨踩?、可靠的云平臺(tái)，該平臺(tái)以易于使用的儀表板和報(bào)告形式顯示信息，供用戶分析。使用智能算法、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)集和來(lái)自其他來(lái)源(如降雨量)的信息，數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)化為操作員可操作的形式。

該工具的人工智能模型建立在兩個(gè)多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，其中回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)未來(lái)48小時(shí)的流量水平，啟發(fā)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別堵塞等事件異常。集成機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以使異常檢測(cè)能力隨著時(shí)間的推移而不斷優(yōu)化。數(shù)據(jù)分析人員可與預(yù)測(cè)分析軟件一起審查數(shù)據(jù)，以驗(yàn)證警報(bào)。對(duì)高下水道水位的預(yù)測(cè)使自來(lái)水公司能夠主動(dòng)通知客戶潛在的下水道泛濫，并在關(guān)鍵環(huán)境地區(qū)積極防止泄漏。異常檢測(cè)使用戶能夠在堵塞導(dǎo)致下水道溢出之前發(fā)現(xiàn)并清除堵塞。

3.5 海流的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)

本節(jié)介紹一款可對(duì)海洋表面流進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)報(bào)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要使用遞歸人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該系統(tǒng)是為了支持建設(shè)連接丹麥?zhǔn)锥几绫竟腿鸬漶R爾莫市的伊爾雷索德連接線而開(kāi)發(fā)。這條連接線首先由公路和鐵路線橋梁結(jié)合在一起，全長(zhǎng)近8km，然后在最后3.5km處轉(zhuǎn)變?yōu)樗滤淼?。由于海底的地質(zhì)條件，在海床中挖掘隧道是不可能的。因此，工程師們選擇下沉并連接20個(gè)預(yù)制鋼筋混凝土節(jié)段，每節(jié)重達(dá)5.5萬(wàn)t，然后在海床上挖掘的溝渠中相互連接。這些部件是在哥本哈根北部的一個(gè)特殊用途的建筑設(shè)施中預(yù)制的，并使用一艘專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的駁船和7艘拖船，以2.5cm的對(duì)準(zhǔn)精度降到適當(dāng)?shù)奈恢?。每個(gè)部件的拖曳作業(yè)可以在36h的時(shí)間窗口內(nèi)進(jìn)行。在此期間，必須保證海面洋流小于0.75m/s。在1997年8月11日至1999年1月6日期間，所有20個(gè)部件都成功地放置在各自的位置上?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的密封表面電流的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)是取得這一成就的關(guān)鍵因素之一。

3.6 用于主動(dòng)式資產(chǎn)管理的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

近年來(lái)，與現(xiàn)代供水系統(tǒng)管道爆裂和泄漏有關(guān)的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)成本不斷上升。決策者面臨的挑戰(zhàn)是在規(guī)劃范圍內(nèi)確定要修復(fù)管網(wǎng)中的哪些管道、采用哪種修復(fù)方法以及何時(shí)修復(fù)。本節(jié)介紹一個(gè)使用了先進(jìn)的人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)方法的管理工具，該工具可及時(shí)發(fā)現(xiàn)管道破裂的風(fēng)險(xiǎn)。此管理工具基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，被用于預(yù)測(cè)哪些管道最容易發(fā)生故障。訓(xùn)練模型時(shí)使用已發(fā)生突發(fā)事件的數(shù)據(jù)庫(kù)，主要采用作為爆裂管道的相關(guān)特征(其使用時(shí)長(zhǎng)、直徑、建造它的材料等)、鋪設(shè)管道的土壤類(lèi)型、和氣候因素(諸如溫度)等特征。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種概率圖形模型，它使用貝葉斯推理進(jìn)行概率計(jì)算。該方法模擬了條件依賴(lài)，也就是因果關(guān)系。通過(guò)這些關(guān)系，可以有效地依據(jù)管道特征對(duì)故障做出判斷。使用該方法的項(xiàng)目已在斯德哥爾摩、新加坡、英國(guó)和丹麥等國(guó)家進(jìn)行了試驗(yàn)。

3.7 計(jì)算機(jī)視覺(jué)在隨機(jī)降雨監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

降水?dāng)?shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量在氣象和水資源管理應(yīng)用中至關(guān)重要。過(guò)去測(cè)量降雨量主要依靠雨量計(jì)。然而，隨著我們進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，任何東西都可能成為數(shù)據(jù)，所以現(xiàn)在可以使用人工智能技術(shù)，主要是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，根據(jù)智能手機(jī)或監(jiān)控?cái)z像頭獲取的視頻數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)定量和分析降雨強(qiáng)度和識(shí)別雨帶。

4 結(jié)語(yǔ)

雖然人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理等方向有顯著的成果，但是在水利管理中尚未得到廣泛的使用，其應(yīng)用方式還處于探索之中。要使用人工智能技術(shù)為水利管理賦能，提高效率并降低成本還需要克服許多困難，比如，如何將不同項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)整合起來(lái)訓(xùn)練模型，打破各個(gè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)孤島，但人工智能技術(shù)在水利管理中的應(yīng)用仍將會(huì)有廣闊的前景。