AI w oczyszczalni. Uczenie maszynowe jako element sztucznej inteligencji

• Autorzy: Szeląg Bartosz , Barbusiński Krzysztof
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Oczyszczalnie ścieków w przyszłości, poza usuwaniem zanieczyszczeń organicznych i biogenów, będą musiały dążyć do samowystarczalności energetycznej, ograniczenia emisyjności gazów cieplarnianych, a także usuwania mikrozanieczyszczeń oraz odzysku surowców ze ścieków i osadów ściekowych. Do osiągnięcia tych celów niezbędne będzie w coraz szerszym zakresie wdrażanie - przy projektowaniu i eksploatacji oczyszczalni - metod uczenia maszynowego jako elementu stosowania sztucznej inteligencji.

Słowa kluczowe

PL

oczyszczalnia ścieków; sztuczna inteligencja; uczenie maszynowe

• Wydawca: BMP Sp. z o.o.
• Czasopismo: Kierunek Wod-Kan
• Rocznik: 2024
• Tom: Nr 3
• Strony: 24--27
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., fot.

Twórcy

autor

Szeląg Bartosz

• Politechnika Świętokrzyska, Kielce

autor

Barbusiński Krzysztof

• Politechnika Śląska, Gliwice

Bibliografia

• 1. https://thestory.is/pl/journal/czym-jest-machine-learning/
• 2. https://azure.microsoft.com/pl-pl/resources/cloud-computing-dictionary/artificial-intelligence-vs-machine-learning
• 3. https://www.europarl.europa.eu/RegData/seance_pleniere/textes_adoptes/definitif/2024/04-10/0222/P9_TA(2024)0222_PL.pdf
• 4. Szeląg B., Zaborowska E., Mąkinia J.: Journal of Water Process Engineering, 54, 103939, 2023. doi.org/10.1016/j.jwpe.2023.103939.
• 5. Mehrani M.J., Bagherzadeh F., Zheng M., Kowal P., Sobotka D., Mąkinia J.: Process Safety and Environmental Protection, 162, 1015-1024, 2022. doi.org/10.1016/j.psep.2022.04.058.
• 6. Kwon Y., Zou J.Y.: Adv. Neural. Inf. Process. Syst., 35, 34363-34376, 2022.