Quản lý hiệu quả tài nguyên nước là mục tiêu phát triển bền vững số 6 (SDG 6) trong 17 SDG được Đại hội đồng Liên hợp quốc thông qua vào tháng 9/2015. Trong Báo cáo Phát triển nước thế giới của Liên hợp quốc năm 2023, công bố tình trạng ô nhiễm nước đang ngày càng trầm trọng. Hơn 80% lượng nước thải công nghiệp và đô thị được thải ra môi trường mà chưa được xử lý, gây ảnh hưởng xấu đến sức khỏe con người và hệ sinh thái.
Một trong những nguyên nhân về tình trạng thiếu nước được đưa ra trong báo cáo của Ngân hàng Thế giới (WB) là do điều kiện thủy văn khó lường và các hiện tượng thời tiết cực đoan như lũ lụt, hạn hán… đang tạo ra những mối đe dọa nghiêm trọng. Các thiên tai liên quan đến nước chiếm tới 70% tổng số ca tử vong. Với dân số tăng nhanh, thế giới sẽ phải đối mặt với sự thiếu hụt 40% giữa nhu cầu dự báo và nguồn cung cấp nước sẵn có vào năm 2030. Hay nói cách khác, sự khan hiếm nước sẽ ảnh hưởng đến hơn 40% dân số trên toàn cầu.
Các công nghệ AI đang phát triển với tốc độ nhanh chóng và có nhiều đóng góp quan trọng cho đời sống. Theo Tổ chức Hợp tác và Phát triển kinh tế (OECD), hệ thống công nghệ AI có khả năng bắt chước hành vi tự nhiên của con người để giải quyết các vấn đề về tài nguyên nước, đảm bảo số lượng, chất lượng nước và giám sát môi trường, hướng tới quản lý bền vững tài nguyên nước.
Trên các diễn đàn và hội nghị toàn cầu về môi trường bền vững, những trao đổi liên quan đến vai trò của AI trong việc cải thiện, kiểm soát chất lượng nước và hệ thống xử lý nước thải ra môi trường được nhắc đến ngày càng nhiều. Các ứng dụng công nghệ AI phổ biến hiện nay trong quản lý hệ thống chất thải tại các khu công nghiệp có thể kể đến như công nghệ học máy (machine learning) và công nghệ học sâu (deep learning).
Tại Ấn Độ, quản lý tài nguyên nước thông minh bằng AI được xem là mục tiêu, định hướng phát triển lâu dài của chính phủ nước này. Nhiều nghiên cứu của IIT Delhi về cải tiến các thiết bị quan trắc chất lượng nước đang được áp dụng rộng rãi trong việc giám sát chất lượng nước, cấp nước và các tiện ích công cộng cho các khu công nghiệp (KCN) địa phương như KCN Adityapur, KCN Ambattur, KCN Azamabad, KCN Balidih, KCN Belur…
Tiêu biểu là robot do Công ty Fluid Robotics chế tạo trang bị máy ảnh hỗ trợ AI, cảm biến siêu âm và tia laser có chức năng lập bản đồ hệ thống cống rãnh và hỗ trợ giám sát nước thải. Cho đến nay, robot này đã theo dõi và phát hiện hàng tỷ mét khối nước thải chưa qua xử lý tại nhiều thành phố ở Ấn Độ. Đây cũng là sản phẩm công nghệ được trao Giải thưởng do khán giả bình chọn trong chương trình Thử thách nước đô thị năm 2020.
Năm 2023, các nhà khoa học nhóm điện vi sinh tại Khoa kỹ thuật hóa sinh và công nghệ sinh học, Viện Công nghệ Ấn Độ Delhi (IIT Delhi) đã phát minh ra cảm biến đo chất lượng nước theo thời gian thực. Thông qua đánh giá dữ liệu cho việc kết hợp xả nước thải với chảy tràn trong thời gian mưa để giảm chi phí bơm, các nhà máy tăng cường khả năng quản lý xả nước thải, xác định nguồn ô nhiễm ở hạ lưu, từ đó truy tìm và ngăn ngừa chất ô nhiễm bị xả ra môi trường.
Bên cạnh đó, nhiều nhà máy sản xuất tại các khu công nghiệp cũng đang triển khai áp dụng Blockchain trong quản lý nước thải với 3 tính năng chủ yếu là đánh giá hiệu suất bằng cách thu thập và khai thác dữ liệu chất lượng nước; phân tích dữ liệu và kiểm soát hệ thống nước sản xuất nhằm tối ưu hóa tốc độ hoạt động và nguồn lượng tiêu hao; dự đoán chất lượng nước thô hoặc nước đã qua xử lý dựa trên các tham số dữ liệu đầu vào.
Còn tại Các tiểu vương quốc Ả rập thống nhất, Cơ quan điện và nước Dubai (DEWA) đặt mục tiêu chuyển đổi cách xử lý, bảo tồn và quản lý nước thông qua việc triển khai thí điểm AI từ tháng 4/2023. Bằng cách tích hợp AI vào nhân viên ảo Rammas, DEWA cho phép tối ưu hóa tương tác với khách hàng có mặt trên các nền tảng website như Facebook, Google và một số ứng dụng trợ lý đa nền tảng như WhatsApp Business, Google Home, Alexa (Amazon), giúp hỗ trợ giải quyết kịp thời các thắc mắc và cung cấp phản hồi chính xác dựa trên dữ liệu và thông tin có sẵn.
Ngoài ra, các cơ quan quản lý môi trường có thể truy cập dữ liệu này ngay lập tức, đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng nước và điều chỉnh kịp thời quy trình xử lý khi cần.