I et samarbejde med DHI er Alexandra Instituttet i gang med at udvikle tre konkrete løsninger, der skal afhjælpe de problemer, der kan opstå som følge af de vekslende vejrforhold vi kommer til at se i fremtiden.

Hos DHI sidder en række specialister i vandmiljø og tager sig af udfordringer inden for vand og miljø. Derfor er de også særligt optagede af, hvordan vi i fremtiden kan håndtere de større mængder regn, vi vil få, i mange tilfælde over kortere tid.

Hos Alexandra Instituttet sidder en række specialister i nye teknologier, og derfor var det oplagt at gå sammen i et samarbejde om at bruge nye teknologier til at løse fremtidens vejrudfordringer.
Det er der i første omgang kommet tre cases ud af, der allerede er med til at gøre en forskel.

Tre cases der allerede gør en forskel

Med løsningen ”Radar-to-flow” har man i samarbejde undersøgt, om man præcist kan forudsige, hvor meget vand, der kommer til et rensningsanlæg ved brug af vejrradar-billeder. At kunne forudsige, med større præcision, hvor stort et flow, der kommer til et rensningsanlæg, er en stor hjælp i forhold til at optimere driften af rensningsanlægget og reducere udledning af urenset spildevand.

I et andet projekt er det blevet undersøgt, om man kan blive bedre til at opdage, hvis noget er ved at gå galt i et rensningsanlæg. Selvom rensningsanlæggene ikke fungerer på præcis den samme måde, så er processerne bag stadig de samme. Derfor er et system blevet udviklet, der kan følge med i processerne og vurdere, om noget er ved at gå skævt et sted, vurderet ud fra data fra anlæggene.

Endelig har casen MetOcean Emulator undersøgt, om man kan skabe en bedre model til at forudsige bølgehøjder i havet. Det er afgørende for vores muligheder for at kunne servicere fx havvindmøller. Ofte vil man sejle ud til lokationerne på havet i lejede både, men kan man ikke tids nok forudse, hvordan vejret bliver, kan man blive nødt til at vende om eller aflyse med kort varsel, så man ikke får løst opgaven.

De typiske modeller, man bruger i dag, er beregningstunge og kræver lange beregningstider til at forudsige bølgehøjder. Hurtigere beregninger, der inkluderer usikkerhed og risikoparametre i forudsigelserne er essentielle for at optimere servicen. Og det er også ambitionen med den løsning, som DHI arbejder på at videreudvikle på baggrund af casen.

Vigtigt værktøj til at forudsige det uforudsigelige

Mange forbinder kunstig intelligens med noget, der udelukkende foregår i en computer. Men selvom et rensningsanlæg eksempelvis er et praktisk foretagende, så vil styringen af det ofte være digitalt. Og når vi skal agere i en natur, der bliver mere og mere uforudsigelig, så får vi brug for al den hjælp, vi kan få. Her er det oplagt at bruge kunstig intelligens, der netop kan finde mønstre i komplicerede data – det er vores mulighed for at forudse det uforudsigelige.

Dette er et uddrag fra en artikel skrevet af Alexandra Instituttet, august 2021.

Du kan læse den fulde artikel her

Foto: Alexandra Instituttet