با آخرین اجلاس آب دیجیتال IWA که در نوامبر برگزار می شود، Prabhushankar Chandrasekeran توضیح می دهد که چرا هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ابزارهای ضروری برای بخش آب هستند. اجلاس دیجیتال آب IWA به آخرین پیشرفت‌ها در آب دیجیتال می‌تابد، و این فرصت را برای تامین‌کنندگان و شرکت‌ها فراهم می‌کند تا نحوه استفاده از ابزارهای دیجیتال توسط بخش آب را به اشتراک بگذارند و محیطی غنی برای بحث درباره اینکه دیجیتالی‌سازی ممکن است صنعت را به کجا ببرد، فراهم کند. چه مهارت هایی در آینده مورد نیاز خواهد بود و دنیای آب ممکن است چگونه به نظر برسد.

در علوم مختلف، به یک توالی یا دنباله از متغیرهای تصادفی که در فاصله های زمانی ثابت نمونه برداری شده باشند، اصطلاحاً سری زمانی یا پیشامد تصادفی در مقطع زمان می‌گویند. به عبارت دیگر منظور از یک سری زمانی مجموعه‌ای از داده‌های آماری است که در فواصل زمانی مساوی و منظمی جمع‌آوری شده باشند. روش‌های آماری ای که این گونه داده‌های آماری را مورد استفاده قرار می‌دهد مدل های تحلیل سری‌ زمانی نامیده می‌شود. مانند فروش فصلی یک شرکت طی سه سال گذشته. یک سری زمانی مجموعهٔ مشاهدات تصادفی ای است که بر اساس زمان مرتب شده باشند. مثال‌های آن در اقتصاد و حتی رشته‌های مهندسی دیده می‌شود.

این کد نحوه انجام پیش بینی جدول زمانی را با استفاده از مدل LSTM نشان می دهد.

در سال 2015، اکثریت قریب به اتفاق کشورها متعهد به محدود کردن گرم شدن کره زمین در اجلاس سران در پاریس، فرانسه شدند. از آن زمان به بعد، تعداد فزاینده ای از کشورها تاریخ های لازم الاجرا را تعیین کرده اند تا بتوانند به کربن صفر خالص برسند. با توجه به این تعهد برای کاهش تغییرات آب و هوایی، کاهش انتشار گازهای گلخانه ای (GHG) عامل اصلی موفقیت آن است. بخش تصفیه فاضلاب مسئول تقریباً 2٪ گازهای گلخانه ای ساطع شده در سطح جهان است. با توجه به اینکه اثر آن در مقایسه با دی اکسید کربن (CO2) 300 برابر است، مهمترین عامل آن اکسید نیتروژن (N2O) است. بسیاری از تصفیه خانه های بیولوژیکی فاضلاب حذف نیتروژن را به روشی غیربهینه انجام می دهند و مستعد انتشار N2O هستند.

دانش و تکنیک های هوش مصنوعی در سال های گذشته رشد قابل ملاحظه ای داشته است، به طوری که حجم زیادی از اطلاعات در علوم کامپیوتر را به خود اختصاص داده است. محققین زیادی در حال حاضر مشغول فعالیت در این زمینه میباشند. تاریخچه هوش مصنوعی با بازی ها و مسائلی پیوند دارد که در سده ها و دهه های گذشته مورد توجه قرار گرفته و بررسی شده اند. بازی هایی مانند شطرنج و معمای puzzle-8 و مسائلی مانند پاندول وارونه و فروشنده دوره گرد که بعضی ها قبل از پیدایش کامپیوتر بررسی شده اند وبا پیشرفت علوم کامپیوتر، توانایی بازی کامپیوتر در مقابل انسان موضوع جالبی بود که باعث پیشرفت های زیادی در هوش مصنوعی و تکنیک های آن گردید. هم اکنون نیز کار بر روی بسیاری از این مسائل ادامه دارد و چه از نظر تئوری و چه از نظر عملی حل بیشتر این مسائل راهگشای بسیاری از مشکلات هوش مصنوعی است.

نظریه آشوب

نظریه آشوب، به شاخه‌ای از ریاضیات و فیزیک گفته می‌شود که مرتبط با سیستمهایی است که دینامیک آنها در برابر تغییر مقادیر اولیه، رفتار بسیار حساسی نشان می دهد؛ به طوری که رفتار‌های آینده آنها دیگر قابل پیش‌بینی نمی‌باشد. به این سیستم‌ها، سیستم‌های آشوبی گفته می‌شود که از نوع سیستمهای غیرخطی دینامیک هستند و بهترین مثال برای آنها اثر پروانه‌ای، جریانات هوایی و دوره اقتصادی می‌باشد.

 این نظریه، گسترش خود را بیشتر مدیون کارهای هانری پوانکاره، ادوارد لورنتس، بنوا مندلبروت و مایکل فایگن‌باوم می‌باشد. پوانکاره اولین کسی بود که اثبات کرد، مساله سه جرم (به عنوان مثال، خورشید، زمین، ماه) مساله‌ای آشوبی و غیر قابل حل است. شاخه دیگر از نظریه آشوب که در مکانیک کوانتومی به کار می‌رود، آشوب کوانتومی نام دارد. گفته می‌شود که پیر لاپلاس یا عمر خیام قبل از پوانکاره، به این مشکل و پدیده پی برده بودند.