Wateroverlast en droogte hebben de laatste jaren steeds vaker grote economische, ecologische en sociale gevolgen. Extreem weer, zoals verhoogde neerslag in de winter en onverwachte stortbuien in de zomer, leidt tot frequente overstromingen. Langdurige droogteperiodes in de zomer zorgen voor ernstige watertekorten. Waterbeheerders staan voor de complexe taak om watervraag en wateraanbod optimaal te balanceren, waarbij een diepgaand begrip van de dynamiek van het watersysteem en snelle reacties op veranderende omstandigheden essentieel zijn.
De opkomst van betaalbare IoT-sensoren, kunstmatige intelligentie (AI) en datastromen biedt veelbelovende mogelijkheden voor (boven)lokale informatieverzameling en integratie in het dagelijkse waterbeheer. De overvloed aan ruwe data brengt echter nieuwe uitdagingen met zich mee, zoals de adequate verwerking en interpretatie ervan, vooral in crisissituaties waarin elke seconde telt. Data in de watersector is vaak verspreid over diverse bronnen met wisselende kwaliteit. Waterbeheerders besteden momenteel veel tijd aan het centraliseren van deze gegevens en het waarborgen van een consistente datakwaliteit, wat in noodsituaties tot kostbare vertragingen kan leiden.
Om deze uitdagingen aan te pakken, heeft Sumaqua het project 'Waiter' ontwikkeld: een digitale assistent voor toekomstgericht waterbeheer. Met de steun van de provincie Vlaams-Brabant richt dit project zich op de installatie van 25 peilsensoren in de provincie, waaronder in Ternat, en de ontwikkeling van geavanceerde data-analysemogelijkheden. Door sensordata te integreren met externe databronnen en AI-simulatiemodellen, biedt Waiter concrete instrumenten voor proactief en datagedreven waterbeheer. Dit resulteert in lagere operationele kosten, verminderde risico's en schade, en verbeterde besluitvorming, zowel in crisissituaties als in het reguliere beheer.
Kernfunctionaliteiten van Waiter:
- Continue gegevensverzameling: Waiter verzamelt continu data van IoT-sensoren en andere relevante bronnen in het watersysteem.
- Intelligente analyse: Met behulp van AI-algoritmes analyseert Waiter deze data om risico's, anomalieën en trends te identificeren.
- Locatiespecifieke informatie: Waterbeheerders ontvangen gepersonaliseerde aanbevelingen voor onderhoud en potentiële afwijkingen in de data.
- Voorspellingen en proactieve waarschuwingen: Waiter biedt voorspellingsmodellen en genereert proactieve waarschuwingen voor kritieke situaties zoals overstromingen en droogte.
- Gebruiksvriendelijk dashboard: Een overzichtelijk dashboard presenteert de ruwe data en inzichten op een gebruiksvriendelijke manier.
- Zelflerend systeem: Door continue interactie en data-input wordt Waiter steeds beter in het voorspellen en reageren op veranderingen in het watersysteem.
Schepen van Milieu
"Ternat is de voorbije jaren niet gespaard gebleven van wateroverlast. We zijn dan ook blij dat Sumaqua ons gevraagd heeft een van de partners te zijn in dit project. We zien grote voordelen in het gebruik van innovatieve technologieën zoals Waiter om onze waterbeheerstrategieën te verbeteren."
Projectleider bij Sumaqua:
"Met Waiter willen we waterbeheerders voorzien van de tools die ze nodig hebben om snel en efficiënt te reageren op veranderende wateromstandigheden. Door de kracht van AI en data-analyse te benutten, kunnen we een significante impact maken op de manier waarop waterbeheer wordt uitgevoerd."
Projectleider bij Sumaqua:
"De integratie van sensordata en AI-simulatiemodellen in het waterbeheerproces stelt ons in staat om veel proactiever te werk te gaan. Dit project toont aan hoe technologie kan bijdragen aan duurzame oplossingen voor waterbeheerproblemen."
Gedeputeerde van de Provincie Vlaams-Brabant:
"De samenwerking tussen verschillende partners binnen het Waiter-project verzekert dat we een breed gedragen en praktisch toepasbare oplossing ontwikkelen. We zijn enthousiast over de mogelijkheden die dit project biedt voor de toekomst van waterbeheer in onze provincie."
