論文の概要: A Toolbox for Supporting Research on AI in Water Distribution Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02078v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 07:58:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 17:21:12.758392
- Title: A Toolbox for Supporting Research on AI in Water Distribution Networks
- Title（参考訳）: 配水ネットワークにおけるAI研究を支援するツールボックス
- Authors: André Artelt, Marios S. Kyriakou, Stelios G. Vrachimis, Demetrios G. Eliades, Barbara Hammer, Marios M. Polycarpou,
- Abstract要約: 複雑なシナリオモデリングと生成のためのPythonツールボックスを紹介します。
一般的なイベント検出ベンチマークへのアクセスが容易で、制御アルゴリズムを開発するための環境を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.965539315733295
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Drinking water is a vital resource for humanity, and thus, Water Distribution Networks (WDNs) are considered critical infrastructures in modern societies. The operation of WDNs is subject to diverse challenges such as water leakages and contamination, cyber/physical attacks, high energy consumption during pump operation, etc. With model-based methods reaching their limits due to various uncertainty sources, AI methods offer promising solutions to those challenges. In this work, we introduce a Python toolbox for complex scenario modeling \& generation such that AI researchers can easily access challenging problems from the drinking water domain. Besides providing a high-level interface for the easy generation of hydraulic and water quality scenario data, it also provides easy access to popular event detection benchmarks and an environment for developing control algorithms.
- Abstract（参考訳）: 飲料水は人類にとって重要な資源であり、現代の社会では水分配ネットワーク(WDN)が重要な基盤となっている。
WDNの運用は、水漏れや汚染、サイバー/物理攻撃、ポンプ運転時の高エネルギー消費など、さまざまな課題に直面している。
さまざまな不確実性ソースのためにモデルベースの手法が限界に達すると、AI手法はこれらの課題に対する有望な解決策を提供する。
本研究では,複雑なシナリオモデリングと生成のためのPythonツールボックスを導入し,AI研究者が飲料水領域から難しい問題に容易にアクセスできるようにする。
油圧および水質のシナリオデータを簡単に生成するための高レベルのインターフェースを提供するだけでなく、一般的なイベント検出ベンチマークへのアクセスや、制御アルゴリズムを開発するための環境も提供する。
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