საკვანძო სიტყვები
წყლის რესურსები
პროგნოზირება
მანქანური სწავლება
ნეირონული ქსელები
როგორ უნდა ციტირება
ანოტაცია
კლიმატის ცვლილება, მოსახლეობის ზრდა და ურბანიზაცია ქმნის მნიშვნელოვან გამოწვევებს წყლის რესურსების მართვის პროცესში. ტრადიციული მეთოდები ხშირად ვერ ასახავს ჰიდროლოგიური და კლიმატური პროცესების სირთულეს, რის გამოც საჭიროა ინოვაციური მიდგომების დანერგვა. ხელოვნური ინტელექტი (AI) წარმოადგენს ეფექტიან ინსტრუმენტს წყლის რესურსების მონიტორინგისა და პროგნოზირებისათვის. სტატია განიხილავს AI-ის მეთოდების გამოყენებას წყლის რაოდენობისა და ხარისხის ზუსტი პროგნოზირებისთვის.
კვლევის ფარგლებში ნაჩვენებია, რომ AI ტექნოლოგიები საშუალებას იძლევა ინტეგრირდეს სხვადასხვა წყაროდან მიღებული მონაცემები (მეტეოროლოგიური, ჰიდროლოგიური, სატელიტური და IoT სენსორების), რაც ზრდის პროგნოზების სანდოობას.
შედეგები ცხადყოფს, რომ ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრაცია წყლის რესურსების მართვაში არა მხოლოდ ზრდის გადაწყვეტილებების სიზუსტესა და ეფექტიანობას, არამედ ხელს უწყობს მდგრადი განვითარების სტრატეგიების განხორციელებას. ეს ქმნის წინაპირობას წყლის რესურსების სამართლიანი განაწილებისა და ეკოლოგიური უსაფრთხოების დაცვისათვის გლობალურ დონეზე.
წყაროები
Mosavi, A., Edalati, M., Ardabili, S. (2020). Machine Learning For Water Quality Prediction: A Review. Applied Sciences.
Shen, Y., Et Al. (2021). A Review Of Deep Learning Applications In Water Resources And Hydrology. Water Research.
UNESCO World Water Assessment Programme (WWAP). The United Nations World Water Development Report (ყოველწლიური გამოცემები).
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/accuracy-precision-recall?utm_source=chatgpt.com (ბოლოს გადამოწმ. 2025 წლის 20 სექტემბერი)
Vollertsen, J., Et Al. (2018). Real-Time Monitoring Of Water Quality Using Machine Learning On Sensor Data And Satellite Images. Journal Of Cleaner Production.
Hossain, M. S., Et Al. (2022). Iot And AI-Based Frameworks For Smart Water Management In Smart Cities: A Review. IEEE Internet Of Things Journal