تواجه الأردن واحدة من أكبر التحديات في مجال إدارة المياه، حيث يُعتبر الفاقد المائي (Non-Revenue Water - NRW) مشكلة متفاقمة تؤثر على الوضع المائي بشكل كبير. تشير الإحصائيات إلى أن حوالي 50% من المياه المنتجة تذهب سدى بسبب التسرب، السرقة، والمشكلات المتعلقة بالقياس.

في هذا السياق، تم اقتراح إطار عمل ذكي يسعى لحل هذه المشكلة من خلال دمج عدة تقنيات متقدمة. يتضمن هذا الإطار نمذجة هيدروليكية عبر برنامج EPANET، وتكنولوجيا التوأم الرقمي، ونظم SCADA، بالإضافة إلى وكالات الذكاء الاصطناعي المعتمدة على نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models - LLM). الهدف من هذا النظام هو المراقبة المستمرة للشبكات واتخاذ قرارات تكيفية تعتمد على البيانات في الوقت الحقيقي.

يسهم هذا النظام في الجمع بين تدفقات البيانات الحية والمحاكاة المعتمدة على الفيزياء لاكتشاف الشذوذ، بالإضافة إلى استخدام تقنيات استرجاع البيانات المعززة (Retrieval-Augmented Generation - RAG) لتفسير السياسات وعمليات التحكم في الشبكة. وتم تنفيذ مشروع تجريبي لضمان الجدوى التقنية باستخدام نموذج LLM على شبكة مائية تضم 1,164 نقطة في العاصمة عمان.

أثبت النظام إمكانية محاكاة هيدروليكية آلية واكتشاف الشذوذ بناءً على تدفقات المياه، مع إنشاء تقارير صحية تعتمد على الذكاء الاصطناعي خلال أقل من دقيقتين وبدون تكاليف مرتبطة بواجهات برمجة التطبيقات (API). يعتمد الكشف عن التسربات على تحليل الأنماط المحلية لتدفق المياه، حيث تم تحديد تسرب محاكٍ بـ30.1 لتر/ثانية عبر 15 مسارًا مختلفًا.

يمثل هذا الإطار مسارًا قابلًا للتطوير لمواجهة تحديات نقص المياه، ويساهم في تحسين الكفاءة التشغيلية وتخفيف آثار الفاقد المائي في الأردن.

إذا كنت من المهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي وإدارة المياه، ما رأيك في هذه الابتكارات؟ شاركنا برأيك في التعليقات.