أدوات الذكاء الاصطناعي يمكنها أن تجعل أنظمة إمدادات المياه والصرف الصحي أرخص بكثير كما تساعد على ضمان الامتثال لجودة معالجة مياه الشرب ومياه الصرف. هذا الأمر مفيد بشكل كبير في مواجهة تغير المناخ، فيمكنه أن يكون أداة رئيسية لإنشاء شبكات مرنة للمياه قادرة على مقاومة آثار الأحداث المناخية القاسية ومساعدتنا على إعادة التنظيم والتعافي بسرعة أكبر بعد وقوع أية كارثة، الفرص المتاحة في قطاع المياه كثيرة، حيث تتراوح التطبيقات من المياه والصرف الصحي في حالات الطوارئ إلى تحسين محطات تحلية المياه ولكن هناك حاجة إلى البيانات، نحن بحاجة للعثور عليها ومعالجتها وتطبيقها، يقوم المزارعون ومرافق المياه والصناعات بجمع البيانات تاريخياً للإبلاغ عن الامتثال للحكومات، والإبلاغ عن النتائج التشغيلية للمستثمرين ومراقبة الجودة، لكن هل هناك بيانات كبيرة؟ نعم، كل شخص لديه نظام SCADA ستكون لديه بيانات كبيرة تحت تصرفه لتطبيق أساليب الذكاء الاصطناعي.

باستخدام هذه البيانات المتاحة، بدأت العديد من الشركات الناشئة والشركات الكبرى مثل IBM المبادرة لتقديم تحليلات البيانات المتقدمة لشركات مرافق المياه. توفر هذه المبادرات تبصرات للمدراء، للمساعدة في اتخاذ القرارات الاستراتيجية، ومع ذلك، لا يتخذ المدراء عمومًا قرارات آلية في الوقت الفعلي. بمعنى آخر، يستخدمون البيانات الموجودة للعثور على الاتجاهات، ثم يقومون بإبلاغ المدراء عنها، وليس لضبطها في الوقت الفعلي. هذه هي الفجوة التي يمكن أن يساعد فيها الذكاء الاصطناعي، هنا بعض الأمثلة لما يمكن أن يكون عليه الحال بالنسبة لقطاعات المياه المختلفة: استخدم طرق الذكاء الاصطناعي المذكورة أعلاه، مثل الشبكات العصبية، لتحسين معالجة مياه الصرف الصحي: أظهرت الأبحاث أن استخدام الشبكات العصبية لتحسين وحدات التحكم PID  التقليدية في الوقت الفعلي للمياه العادمة يمكن أن يقلل من تكلفة الطاقة بنسبة تصل إلى 40 %، هذا يكمن في حقيقة أن محطة معالجة مياه الصرف الصحي مصممة باستخدام معايير “من الكتاب” لا تكفي بالضرورة للظروف المحلية.

وفي هذا السياق تم تصميم المصانع للتعامل مع الحالات القصوى التي نادراً ما تحدث، لذلك فهي عادة كبيرة الحجم، حيث تنفق الكثير من الطاقة أكثر من اللازم. علاوة على ذلك، لا تمتلك العديد من المنشآت صغيرة ومتوسطة الحجم حتى وحدة تحكم مناسبة في الوقت الفعلي وتعتمد فقط على أنظمة التشغيل- الإيقاف غير الفعالة.