China ist mit 1,44 Milliarden Einwohnern das bevölkerungsreichste Land der Welt. Dem wachsenden Bedarf an sauberem Wasser für Landwirtschaft, Industrie und Bevölkerung stehen limitierte Wasserressourcen gegenüber: 22 Prozent der Weltbevölkerung verfügen über 7 Prozent der weltweiten Frischwasserreserven. Laut Schätzungen des chinesischen Wasserministeriums aus dem Jahr 2008 wird sich der Wasserverbrauch jedoch bis 2030 auf über 1.000 Milliarden Tonnen Wasser pro Jahr erhöhen, was knapp einer Verdoppelung entspricht. 2017 ging man davon aus, dass aufgrund der starken Urbanisierung bis 2025 auch der städtische Wasserbedarf um 100 Prozent steigen wird. Während die meisten Wasserreserven im Süden des Landes liegen, herrscht Wasserknappheit im Norden, wo die meisten Großstädte ihr Trinkwasser aus dem Grundwasser beziehen. Daher ist die Wasserversorgung eines der dringlichsten Probleme.

Für den Aufbau eines funktionierenden Wasserversorgungssystems setzt man auch auf ausländisches Know-how. So startete die Universität Zhejiang im Jahr 2016 ein Forschungsprojekt zur Wasserverbrauchsvorhersage. Die Leitung hatte der aus Indien stammende Professor für Computational Intelligence in Automation der Universität Rostock, Mohit Kumar. 2019 wechselte er wegen der engen Verbindung von Grundlagenforschung und angewandter Forschung an das SCCH nach Hagenberg. „Dieses Projekt ist eine große Chance die strategische Partnerschaft zwischen Österreich und China substanziell zu festigen. Beide Länder haben vereinbart, etwa in den Bereichen Forschung und Innovation, digitale Wirtschaft, Energie und Umweltschutz zusammenzuarbeiten und die auf beiden Seiten bestehenden Stärken und Potenziale zu ergänzen“, zeigt sich Wirtschafts- und Forschungs-Landesrat Markus Achleitner erfreut.

Wasserversorgung durch Vorhersage

Im Auftrag der Universität Zhejiang werden am SCCH die nächsten drei Jahre die Algorithmen für ein KI-basiertes Informationsmanagementsystem zur Sammlung, Speicherung und Überwachung von Daten aus der Wasserversorgung und zur Datenanalyse entwickelt. Im Projekt „Smart Water Systems" geht es darum, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen mit Grundlagen aus der Physik erklärbar für ein intelligentes Wasserversorgungssystem einer Großstadt zu nutzen. „Die Wasserversorgung in China funktioniert anders als in Europa. Großstädte verfügen über ein riesiges Netz mit vielen Quellen und tausenden Wasserleitungen. Damit Wasser bei Bedarf an jeder Stelle mit dem nötigen Druck verfügbar ist, braucht es eine robuste Vorhersage des Gesamtverbrauchs“, erklärt Professor Kumar. Ziel ist die Echtzeit-Simulation des Netzwerks. Dazu müssen verschiedenste Daten wie die Flussdirektion, Fließgeschwindigkeit, Druck und hydraulische Neigung integriert werden. „Kennt man den Verbrauch zu einem bestimmten Zeitpunkt, kann man anhand der Daten den Wasserverbrauch an den einzelnen Pumpstationen vorhersagen. Da nur einige hundert Sensoren im riesigen Netz Daten liefern, setzen wir Maschinelles Lernen ein. So wird aus wenigen vorhandenen Daten künstliches Wissen generiert, um Wahrscheinlichkeiten zu berechnen“, so Kumar.