물은 지구상의 생명을위한 중요한 자원이며, 효과적으로 관리하기 위해 그것이 어떻게 행동하는지 이해해야합니다. 머신 러닝 (ML)은 물에 대한 이해를 향상시키는 데 사용할 수있는 강력한 도구이며 수자원을 연구하는 다양한 방법으로 사용되고 있습니다.
ML이 물을 연구하는 데 사용되는 한 가지 방법은 물이 다른 시나리오에서 어떻게 행동하는지 예측할 수있는 모델을 개발하는 것입니다. 이 모델은 물이 기후, 토지 이용 및 물 관리 관행의 변화에 어떻게 반응하는지 이해하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, ML 모델을 사용하여 다른 기후 시나리오에서 강 유역에서 수위가 어떻게 변하는 지 예측할 수 있습니다. 이 정보는 기후 변화가 수자원에 미치는 영향을 계획하고 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
ml는 또한 수질을 모니터링하는 데 도움이되는 도구를 개발하는 데 사용됩니다. 이 도구는 물의 오염 물질을 감지하는 데 사용될 수 있으며 수역을 통한 오염 물질의 움직임을 추적하는 데 사용될 수도 있습니다. 이 정보는 수질을 보호하고 오염원을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
마지막으로 ML은 수자원 관리를위한 새로운 방법을 개발하는 데 사용되고 있습니다. 예를 들어, ML은 수처리 식물의 작동을 최적화하는 데 사용될 수 있으며 새로운 관개 방법을 개발하는 데 사용될 수도 있습니다. 이 정보는 물을보다 효율적으로 사용하고 수자원을 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.
ml는 물에 대한 우리의 이해를 향상시키고보다 효과적으로 관리하는 데 사용할 수있는 강력한 도구입니다. ML이 계속 발전함에 따라, 우리는 ML을 사용하여 수자원을 연구하는 더욱 혁신적이고 획기적인 방법을 볼 수 있습니다.
여기 ML이 수자원을 연구하는 데 사용되는 방법에 대한 구체적인 예는 다음과 같습니다.
* 2016 년 버클리 캘리포니아 대학교 (University of California)의 연구원들은 다양한 기후 시나리오에서 강 유역에서 수위가 어떻게 변할 것인지 예측할 수있는 ML 모델을 개발했습니다. 이 모델은 높은 수준의 정확도로 수위를 예측할 수 있었으며, 물 관리자가 기후 변화가 수자원에 미치는 영향을 계획하고 완화하는 데 사용되고 있습니다.
* 2017 년 Massachusetts Institute of Technology의 연구원들은 물의 오염 물질을 감지 할 수있는 ML 도구를 개발했습니다. 이 도구는 높은 정확도로 오염 물질을 감지 할 수 있었으며 수질 관리자가 수질을 보호하고 오염원을 식별하는 데 사용되고 있습니다.
* 2018 년 오스틴의 텍사스 대학교 (University of Texas)의 연구원들은 수처리 식물의 운영을 최적화 할 수있는 ML 알고리즘을 개발했습니다. 이 알고리즘은 수처리 공장이 사용하는 에너지의 양을 15%줄일 수 있었으며, 수처리 식물이보다 효율적으로 작동하는 데 사용되고 있습니다.
이것들은 ML이 수자원을 연구하는 데 사용되는 여러 가지 방법의 몇 가지 예일뿐입니다. ML이 계속 발전함에 따라 ML을 사용하여 수자원을 이해하고 관리하는 더욱 혁신적이고 획기적인 방법을 볼 수 있습니다.
