論文の概要: WaterCopilot: An AI-Driven Virtual Assistant for Water Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08559v1
- Date: Tue, 13 Jan 2026 13:44:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-14 18:27:19.220487
- Title: WaterCopilot: An AI-Driven Virtual Assistant for Water Management
- Title（参考訳）: WaterCopilot - AIによる水管理の仮想アシスタント
- Authors: Keerththanan Vickneswaran, Mariangel Garcia Andarcia, Hugo Retief, Chris Dickens, Paulo Silva,
- Abstract要約: WaterCopilotは、国際水管理研究所(IWMI)とMicrosoft Research for the Limpopo River Basin (LRB)によって開発されたAI駆動バーチャルアシスタントである。
WaterCopilotは2つのカスタムプラグインを通じて静的ポリシー文書とリアルタイムな水文データを統合する。
システムは、ガイド付きインタラクション(英語、ポルトガル語、フランス語)、透過的なソース参照、自動計算、可視化機能を備えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44366329731054943
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sustainable water resource management in transboundary river basins is challenged by fragmented data, limited real-time access, and the complexity of integrating diverse information sources. This paper presents WaterCopilot-an AI-driven virtual assistant developed through collaboration between the International Water Management Institute (IWMI) and Microsoft Research for the Limpopo River Basin (LRB) to bridge these gaps through a unified, interactive platform. Built on Retrieval-Augmented Generation (RAG) and tool-calling architectures, WaterCopilot integrates static policy documents and real-time hydrological data via two custom plugins: the iwmi-doc-plugin, which enables semantic search over indexed documents using Azure AI Search, and the iwmi-api-plugin, which queries live databases to deliver dynamic insights such as environmental-flow alerts, rainfall trends, reservoir levels, water accounting, and irrigation data. The system features guided multilingual interactions (English, Portuguese, French), transparent source referencing, automated calculations, and visualization capabilities. Evaluated using the RAGAS framework, WaterCopilot achieves an overall score of 0.8043, with high answer relevancy (0.8571) and context precision (0.8009). Key innovations include automated threshold-based alerts, integration with the LRB Digital Twin, and a scalable deployment pipeline hosted on AWS. While limitations in processing non-English technical documents and API latency remain, WaterCopilot establishes a replicable AI-augmented framework for enhancing water governance in data-scarce, transboundary contexts. The study demonstrates the potential of this AI assistant to support informed, timely decision-making and strengthen water security in complex river basins.
- Abstract（参考訳）: 河川流域における持続可能な水資源管理は, 断片化データ, リアルタイムアクセスの制限, 多様な情報ソースの統合の複雑さに課題がある。
本稿では,国際水管理研究所 (IWMI) とMicrosoft Research for the Limpopo River Basin (LRB) が共同で開発し,これらのギャップを統一的でインタラクティブなプラットフォームを通じて橋渡しする,AI駆動型バーチャルアシスタントであるWaterCopilotを提案する。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)とツールコールアーキテクチャに基づいて構築されたWaterCopilotは、2つのカスタムプラグインを通じて静的ポリシー文書とリアルタイムな水文学データを統合している。
このシステムは、ガイド付き多言語インタラクション(英語、ポルトガル語、フランス語)、透過的なソース参照、自動計算、可視化機能を備えている。
RAGASフレームワークを用いて評価すると、WaterCopilotの総合スコアは0.8043で、応答関連度(0.8571)とコンテキスト精度(0.8009)が高い。
主なイノベーションは、自動しきい値ベースのアラート、RBB Digital Twinとの統合、AWSにホストされたスケーラブルなデプロイメントパイプラインなどだ。
非英語の技術ドキュメントとAPIレイテンシの処理には制限があるが、WaterCopilotは、データスカース、トランスバウンダリコンテキストにおける水管理を強化するための、レプリカ可能なAI拡張フレームワークを確立している。
この研究は、このAIアシスタントが複雑な河川流域における情報的、タイムリーな意思決定を支援し、水の安全を強化する可能性を実証している。
関連論文リスト
- Pinching Antennas Meet AI in Next-Generation Wireless Networks [95.7524555556776]
次世代(NG)無線ネットワークは、新興アプリケーションをサポートするために、本質的にインテリジェンスを受け入れる必要がある。
本稿では,AIとピンチアンテナ(PA)の「冬」連携について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-03T21:32:00Z) - Design and Evaluation of a Scalable Data Pipeline for AI-Driven Air Quality Monitoring in Low-Resource Settings [0.4681310436826459]
本稿では,AirQoデータパイプラインの設計,実装,評価について述べる。
Apache Airflow、Apache Kafka、Google BigQueryといったオープンソースの技術を使って構築されている。
我々は、400以上の監視装置から毎月数百万の空気品質の測定を取り込み、変換し、分散するパイプラインの能力を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-20T06:19:27Z) - AI-Powered Assistant for Long-Term Access to RHIC Knowledge [35.18016233072556]
RHIC Data and Analysis Preservation Plan (DAPP)は、ドキュメントへの自然言語アクセスを提供するAIベースのアシスタントシステムである。
持続可能な、説明可能な長期AIアクセスのために設計された、デプロイメント、計算性能、進行中のマルチエクスペリエンス統合、アーキテクチャ機能について報告する。
私たちの経験は、現代のAI/MLツールが科学的レガシデータのユーザビリティと発見可能性を変える方法を示しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-18T15:16:29Z) - Graphs Meet AI Agents: Taxonomy, Progress, and Future Opportunities [117.49715661395294]
データ構造化は、複雑で非組織的なデータをよく構造化された形式に変換することで、有望な役割を果たす。
この調査では、グラフがAIエージェントにどのように権限を与えるかを、初めて体系的にレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-22T12:59:12Z) - Machine Learning for Proactive Groundwater Management: Early Warning and Resource Allocation [1.372066170415575]
我々は,気候データ,水文気象記録,生理特性を用いて地下水位を推定する機械学習パイプラインを開発した。
我々のアプローチは、地理空間前処理、ドメイン駆動機能エンジニアリング、監視制限を克服する自動モデル選択を統合している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-18T00:41:04Z) - A Toolbox for Supporting Research on AI in Water Distribution Networks [6.965539315733295]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-04T07:58:19Z) - RCAgent: Cloud Root Cause Analysis by Autonomous Agents with Tool-Augmented Large Language Models [46.476439550746136]
近年,クラウド根本原因分析(RCA)における言語モデル (LLM) の適用が活発に検討されている。
RCAgentは、実用的でプライバシに配慮した産業RCA利用のためのツール強化LDM自律エージェントフレームワークである。
RCAgentはGPTファミリではなく、内部的にデプロイされたモデル上で動作し、フリーフォームのデータ収集とツールによる包括的な分析を行うことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-25T03:53:31Z) - ACWA: An AI-driven Cyber-Physical Testbed for Intelligent Water Systems [0.0]
ACWAは、AIとサイバーセキュリティの実験を使用して給水管理を進める必要性によって動機付けられている。
ACWAは、複数のトポロジ、センサー、計算ノード、ポンプ、タンク、スマートウォーターデバイス、およびシステムを制御するデータベースとAIモデルで構成されている。
ACWAデータはAIとウォータードメインの研究者が利用でき、オンラインのパブリックリポジトリにホストされている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-27T00:59:52Z) - ADAPT: An Open-Source sUAS Payload for Real-Time Disaster Prediction and
Response with AI [55.41644538483948]
小型無人航空機システム(sUAS)は、多くの人道支援や災害対応作戦において顕著な構成要素となっている。
我々は,SUAS上にリアルタイムAIとコンピュータビジョンをデプロイするための,オープンソースのADAPTマルチミッションペイロードを開発した。
本研究では,河川氷の状態を監視し,破滅的な洪水現象をタイムリーに予測するための,リアルタイム・飛行中の氷分断の例を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-25T14:51:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。