画期的な技術AquaMLは、最先端の機械学習技術を低コストな圧力センサーと組み合わせたものです。シンプルで熟練したシステムは、家や敷地内にある様々な水を使う装置を識別し、それぞれの水使用量データを生成、公共施設管理やビル管理者が長年求めてきた「データの分散」を実現します。AquaMLは、機械学習を研究の場から実際の生活の場へと移行させ、何百万もの人々の生活に影響を与える物理的プロジェクトに落とし込んだケンブリッジコンサルタンツの能力を示すものです。

水は非常に価値のある生活必需品ですが、世界では水不足となる地域が増加しており、この問題は悪化の一途をたどっています。OECDは、2000年から2050年の間に世界の水需要は55％増加し[1] 、シンガポールでは2060年までに総水需要が倍近くになると予想しています[2] 。シンガポールは自国の水の確保を求めて水改革の最前線を歩み、技術パートナーシップのハブとして世界的に有名です。

水道業界が直面している中心的課題の一つに、水が消費者の敷地に届いた後に実際どのように使われているか把握できないというものがあります。詳細な利用情報にアクセスできれば新しい知見を得られ、水道事業者は将来の需要に対して計画を立てられるようになります。測定技術が改善すれば、水漏れ、蛇口の緩み、誤用を検知かつ最小限に抑えながら効率性を高め、より優れた管理を行うことができるでしょう。これらは全て一つのセンサーと最先端の機械学習アルゴリズムで実現することができるのです。

機械学習の最先端にあるケンブリッジコンサルタンツは、さまざまな業界においてこの革新的技術を応用しています。水道業界は改革の時期にある数多くの業界の一つとされています。AquaMLは、単一の圧力センサーと精緻な機械学習アルゴリズムを組み合わせたものです。水が給水栓に向かって水道管を通る際、独自の検知可能な圧力プロファイルが生成され、これを機械学習アルゴリズムがまず学習し、蛇口、洗濯機、シャワー、トイレなどさなざまな機器での水の使用を識別するために利用されます。AquaMLは水の使用量を記録し、給水栓毎の使用量のリアルタイム表示までも作成します。以前は各機器にセンサーを取り付けないとこのような使用量データを入手することはできず、何百ものセンサーが必要となるため費用が嵩むうえ複雑な管理が必要とされていました。

AquaMLが生成するデータにより、水道事業者は各家庭でどのように水が使われているか把握することができます。単にアパート１棟の水使用量を知るだけでなく、その使用量のシャワー、トイレ、シンク毎の内訳も把握することができるのです。

「貴重な資源である水は、可能な限り持続可能で効率的な方法で利用しなければなりません。」と、弊社のIndustrial and Energy部門のVPである Wang Binは述べています。「最新の機械学習技術を全く新しいアプローチで応用することで、水の使用に関して未だかつてないほど詳細なインサイトをもたらすことができます。」

[1] https://www.oecd.org/env/indicators-modelling-outlooks/oecdenvironmentaloutlookto2050theconsequencesofinaction-keyfactsandfigures.htm

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