AI biedt kansen én uitdagingen voor duurzaam waterbeheer
Expert(s) |
Antonio Moreno Rodenas
Kunstmatige intelligentie (AI) biedt veelbelovende mogelijkheden om wereldwijd het duurzame waterbeheer te verbeteren. Tegelijkertijd brengt de inzet van deze technologieën ook de nodige uitdagingen met zich mee. In samenwerking met het Intergouvernementeel Hydrologisch Programma van UNESCO (UNESCO-IHP) heeft Deltares een nieuwe publicatie uitgebracht over de huidige stand van zaken rond het gebruik van AI en machine learning (ML) in waterbeheer.
De publicatie Applications of AI for Water Management dient als praktische gids voor beleidsmakers, watertechnici en professionals zonder specifieke kennis van AI of datawetenschap.
Kansen voor beter waterbeheer
AI blijkt een krachtig hulpmiddel te zijn bij het aanpakken van uiteenlopende watergerelateerde vraagstukken, zoals het beheer van oppervlaktewater, het modelleren van grondwater, irrigatie, het inschatten van overstromingsrisico’s, klimaatadaptatie en waterkwaliteit. Deze technologieën maken het mogelijk om efficiëntere en flexibelere systemen te ontwikkelen die beter kunnen inspelen op veranderende omstandigheden.
Dr. Antonio Moreno Rodenas, hoofdauteur en senior onderzoeker bij Deltares, benadrukt de potentie van AI, maar wijst ook op het belang van zorgvuldige toepassing: “AI kan een gamechanger zijn voor waterbeheer, maar alleen als we het doordacht en zorgvuldig inzetten. We moeten de kloof overbruggen tussen hydrologie en data science, en samenwerken aan betrouwbare en controleerbare toepassingen.”
AI kan een gamechanger zijn voor waterbeheer, maar alleen als we het doordacht en verantwoord inzetten
Antonio Moreno Rodenas, Deltares
Veelbelovende ontwikkelingen
Hoewel AI-toepassingen in waterbeheer de afgelopen jaren sterk zijn toegenomen, blijft de daadwerkelijke integratie in operationele systemen met een hoge technologische gereedheid (Technology Readiness Level) nog beperkt. Toch zijn er al inspirerende voorbeelden zichtbaar, zoals het gebruik van computer vision voor de inspectie van waterinfrastructuur en datagedreven methoden voor het opsporen van afwijkingen in waternetwerken. Naar verwachting zullen AI-technologieën zoals multimodale large language models en geavanceerde neurale netwerken nieuwe instrumenten opleveren voor waterbeheerders.
Dr. Koen Verbist, specialist bij UNESCO-IHP en medeorganisator van de publicatie, zegt hierover: “Het was belangrijk om iets te maken dat goed aansluit bij de dagelijkse praktijk van waterbeheerders en beleidsmakers. Zo slaan we de brug tussen geavanceerde AI-ontwikkelingen en hun concrete toepassingen.”
Deze publicatie maakt kennis toegankelijker en brengt AI-concepten dichter bij de wereld van het waterbeheer
Koen Verbist, UNESCO-IHP
Ethische aandachtspunten en samenwerking
De publicatie benadrukt ook de ethische overwegingen die gepaard gaan met het gebruik van AI in waterbeheer. Het is van noodzakelijk dat deze technologieën op een verantwoorde manier worden toegepast om te voorkomen dat kwetsbare gemeenschappen en ecosystemen onbedoeld schade ondervinden.
In het voorwoord van de publicatie schrijft Abou Amani, directeur van de Afdeling Waterwetenschappen bij UNESCO: "Als we AI toepassen in systemen voor waterbeheer, kunnen gemeenschappen en bedrijven op een meer duurzame en toekomstbestendige manier omgaan met water."
Tegelijkertijd benadrukt hij dat er nog veel nodig is: meer trainingen, het opbouwen van kennis en betere samenwerking tussen AI-specialisten en waterdeskundigen. Volgens hem is het delen van kennis, en zorgen voor goede, betrouwbare data onmisbaar om eerlijke en bruikbare AI-oplossingen te ontwikkelen die helpen bij wereldwijde waterproblemen.
Nieuwe publicatie van UNESCO-IHP en Deltares
De publicatie Applications of AI for Water Management – over de actuele inzet van AI in het waterbeheer – is geschreven door: Antonio Moreno-Rodenas, Koen Verbist, Annelies Mertens, Isabel Gerritsma, Jing Deng, Arjen Haag, Ümit Taner, Jonathan David Nuttall, Ruben Dahm, Ali Meshgi, Hans Korving, Silvia Bianchini, Veronica Tofani, Nicola Casagli, Patrick Ray, Saiful Haque Rahat, Jianzhao Guan, Yin Chen, Lei Zhang, Hongling Shi, Julia Kaltenborn, Kim Bente, Andrew McDonald, Chris Derksen, and Giriraj Amarnath.
