安全な飲料水を確保するためにメキシコでIoTがどのように展開されているか

メキシコには1億2000万人以上の人々が住んでおり、効率的で一流の飲料水サービスを人々に提供するために、全国に何千もの水飲み場が設置されています。ただし、広い地理的領域で水飲み場を介して安全な水供給へのアクセスを提供するには、公衆衛生を保護するための水の利用可能性と水質を確保するための堅牢な技術インフラストラクチャが必要です。

この記事では、モノのインターネット（IoT）、人工知能（AI）、機械学習（ML）を導入して、数学アルゴリズムに基づく予測システムを開発し、水の利用可能性を確保し、通過する水の水質を予測する方法について概説します。街のパイプ。さらに、公式ソースからの構造化および非構造化情報の分析とIoTセンサーからの測定のおかげで、システムの予測的側面がサプライチェーンの効率を高めるために必要なメンテナンスサービスをどのように予測するかについて説明します。

そうすることで、メンテナンス担当者は、必要に応じて、物理的な水システムの修理やアップグレードを行うために必要な部品や備品を手に入れる可能性が高くなります。

水の状態と水質の測定

NDS Cognitive Labsは、国の主要な都市部と大都市圏の水の利用可能性を測定する目的で、SigFoxネットワークに接続するいくつかのセンサーを実装しました。これらの機械的センサーは、水システムの3つの主要な属性である体積、圧力、および流量の測定に重点を置いていました。このIoT対応プラットフォームを使用して、データチームは、全国のさまざまな水飲み場、パイプ、および水タンクでの水の利用可能性に関する直接データを収集しました。センサーを補完するのは、システムの俊敏性と信頼性を高めるためのマイクロコントローラーとメモリストレージです。

各モジュールは、定義されたサンプリング間隔（この場合は10分）中に発生する各水消費イベントの情報をローカルに保存し、データを正確に読み取って1日の水使用パターンを推定するのに適切なタイミングであることを確認します。この間隔の終わりに、記録されたデータを含むレポートがSigFoxネットワークを介して中央ハブに送信され、新しいサンプリング間隔が開始されます。

モジュールからの情報が送信されると、SigFoxプラットフォームは、同期、エラー検出、修正、および情報を受信するようにAzureIoTハブエンドポイントが構成されているNDSCognitiveLabsプラットフォームへの再送信を含むデータを処理します。

SigFoxプラットフォームからデータを正しく受信して保存するために、構成されたAPI-KEYは、送信されるHTTP要求のヘッダーとして機能します。データメッセージの本文のJSON形式は次のとおりです。

情報がAzureIoTハブで受信されると、Azure関数が実行され、受信したデータが前処理され、予測および分析プラットフォームの情報ソースとして機能するNoSQLデータベースに挿入されます。具体的には、システムはCosmosDBとMongoDBドライバーを使用します。

予知保全機能と利点

この情報が収集および分析された後、開発者チームはプロジェクトの2番目の課題である、水質の予測と機器の必要なメンテナンスを続行しました。

これらの目的を達成するために、データチームは、政府の公式情報源、連邦、州、市の役所、メキシコの水道システムを担当する役所のデータベース（CONAGUA）、および独立した研究所などの民間組織。この情報はさまざまな形式と時間性を持っていたため、情報の抽出に加えて、特定の地理的ポイントでの品質の正確な表示を可能にするさまざまな水指標を取得するために情報の分析が実行されました。

予測機能は、水飲み場、深いパイプ、およびタンクに設置されたフィルターとセンサーのメンテナンスを予測することに重点を置いていました。線形回帰モデルを利用して、圧力、体積、流量、フィルターの寿命、地域の水質、動作条件など、IoTセンサーによって取得されたさまざまな主要変数を考慮します。

同様に、これらの分析では、プラットフォームは、より高い容量、逆浸透、容量、圧力、水質、寿命を考慮して、各地理的位置の条件とニーズに最適な特定のタイプのフィルターの使用を推奨しています。他のパラメータの中でも、フィルタ。このようにして、システムは、水飲み場を閉鎖する必要があるか、水飲み場をメンテナンスする必要があるか、フィルターを交換または追加する必要があるか、またはその他の必要な修理を行って、水質と公衆の利用可能性を確保する必要があるかどうかに関する推奨事項を提供します。

センサーがない地理的地点での水質予測の機能は、安全な飲料水を公衆に確実に提供するためのもう1つの課題でした。この目的のために、開発チームはクリギングアルゴリズムを使用しました。これは、サンプルと非構造化情報から取得したデータを使用して地理的ポイントの変数を推定できる内挿法であり、可能な限り最小の分散で最良の線形で偏りのない推定を取得します。

システムの予測機能は、国内および国際標準で要求される17の要素に基づいています：導電率、水のpH、糞便性大腸菌群、総大腸菌群、溶解固形物、濁度、硫酸塩、フッ化物、ヒ素、マンガン、鉛、鉄、水銀、クロム、カドミウム、硝酸塩、および総硬度（炭酸塩または重炭酸塩の形のカルシウム、マグネシウム、ストロンチウム、およびバリウムイオンによる個々の硬度の合計）。

利用可能なサンプルがなかった給水システムのポイントで上記の各パラメーターの値を予測するために、17のパラメーターのそれぞれに機械学習モデルが使用されます。これらのモデルは、推論（新しいポイントでの予測）中に適用される再利用可能な形式でトレーニングおよび保存されました。

水質の推定には、近隣の地理的地点での以前の測定値だけでなく、連邦、州、市の役所からの政府の公式情報源からの情報、担当の役所からのデータベースも考慮することが重要です。メキシコの水道システム（CONAGUA）だけでなく、独立した研究所などの民間組織からも。

サンプルからのこの構造化情報と政府および民間の情報源からの非構造化情報を分析することにより、システムは可能な限り最も正確な測定を提供することができます。これらのテクノロジー、アルゴリズム、分析を使用することで、プラットフォームは91％以上の正解率を達成します。つまり、システムは、パイプ、水飲み場、水タンクに問題があるインスタンスの91％を検出できます。 、公衆への水の水質と利用可能性を維持するためのより迅速でより正確な維持管理を可能にします。

データの視覚化とIAMプロトコル

収集されたすべての情報、および予測と分析を表示するために、開発者チームは、バックエンドのプログラミング言語としてPythonを使用したFlaskフレームワークを使用して、RESTAPIとしてWebアプリケーションを作成しました。プラットフォームのフロントエンドは、Web開発用のJavascriptフレームワークであるAngularJSを使用して開発され、ラップトップ、タブレット、スマートフォンなどのさまざまなデバイスにスムーズに適応する完全なレスポンシブデザインを備えています。

データを視覚化するために、さまざまな情報レイヤーが、システムを担当する機関内のさまざまな目的と人員の役割に使用されます。特殊なディスプレイの焦点の例には、飲料水品質レイヤー、社会経済指標レイヤー（飲料水サービスのない、電力ネットワークへのアクセスのない、舗装のない、およびマージナリゼーションインデックスなどを含む）、水ストレス利用可能性レイヤー、実験室層、水飲み場層、および廃水水質層（後者の情報は、確立されたパラメーターごとにKMZ形式で取得され、メキシコの水システムを担当する政府機関のデータベースから取得されます）。 Geo-JSON形式は、Googleマップに属するマッププラットフォーム上の情報レイヤーをレンダリングおよび視覚化するために使用されます。

プラットフォームのユーザーエクスペリエンスと機能を向上させるために、現在の水の状態（重度に汚染された、汚染された、悪い、良い、優れた）、特定の情報パラメーター、汚染半径（ヒートマップ）、情報ソース（さまざまなセンサーに応じて）、または情報レイヤーのカスタマイズ可能な組み合わせ。

最後に、IDおよびアクセス管理（IAM）プロセスは、さまざまな役割とユーザーのタイプが定義されたAuth0サービスによって有効になります。各役割には、それに対応する情報のみにアクセスできるようにする特定のアクセスとアクセス許可のセットが割り当てられているため、情報の機密性が確保され、各役割のプラットフォームの有効性が促進されます。システムを通じて膨大な量のデータが集約されているため、ユーザーが特定の職務に関係のない情報を除外するためのツールを備えていることが重要です。

結論

このプロジェクトが完全に展開されると、水質と可用性を維持するために、自治体が水システムに新しいフィルターを必要とする時期を特定して予測することが可能になります。このシステムは、メンテナンスコストの削減、システムの稼働時間の増加、そして最も重要なこととして、市内の困窮している人々への安全で信頼性の高い水の供給を確保するなど、複数のメリットをもたらしました。

このプロジェクトは、飲料水と同じくらい一般的なものに適用されるアルゴリズムとデータサイエンスに基づく予測システムを備えた、IoT、AI、MLなどのテクノロジーの使用を表すため、メキシコにとって非常に重要です。都市または国の水飲み場で給水サービスを提供し、最も重要なこととして維持するには、公衆衛生を保護するための堅牢な技術インフラストラクチャが必要です。