El proyecto AQÜiNT tiene como objetivo general desarrollar un completo sistema de hardware – software para la gestión y control inteligente de las infraestructuras de agua, que permita avanzar hacia el concepto de Smart-Water. Los objetivos de Gradiant en el proyecto son:
Desarrollar algoritmos basados en técnicas de aprendizaje máquina (o machine learning) e inteligencia artificial para el procesado de datos en el equipo embebido AQÜiNT-ULINC. Estos algoritmos proporcionarán una capa de inteligencia al dispositivo, así como capacidades de edge-computing, analizando en tiempo real los flujos de datos recopilados de distintas fuentes o instrumentos de adquisición. Los objetivos principales de éste análisis son: la gestión eficiente y eficaz de la información; la simplificación de la lógica del motor de reglas integrado en el equipo; y la reducción significativa de la cantidad de datos transmitidos a la plataforma AQÜiNT-IIoT desplegada en la nube, mediante el filtrado inteligente y selectivo de los datos capturados de la instalación monitorizada.
Desarrollar algoritmos basados en técnicas de aprendizaje máquina (o machine learning) y optimización con el objetivo de implementar un sistema que anticipe los fallos o paradas imprevistas en equipos críticos relacionados con la gestión de la infraestructura de tratamiento de aguas. El principal objetivo de estos algoritmos será la anticipación o predicción de paradas imprevistas para el mantenimiento predictivo en un componente de la instalación a partir del análisis y procesado de un conjunto de diferentes fuentes de información que registran datos acerca de su estado.
