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In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird ein innovatives Verfahren vorgestellt, das digitale Zwillinge von Wasserversorgungsnetzen deutlich effizienter macht. Durch die Kombination von LSTM‑Vorhersagen und Conformal Prediction kann die Unsicherheit an jedem Knotenpunkt exakt geschätzt werden. Dadurch werden Sensorressourcen gezielt dort eingesetzt, wo sie am dringendsten benötigt werden, anstatt gleichmäßig verteilt zu werden.

Wasserversorgungsnetze sind für die öffentliche Gesundheit und die Wirtschaft von entscheidender Bedeutung. Sie stehen jedoch vor komplexen Problemen wie Rohrverstopfungen und Hintergrundlecks, die durch Dateninstabilität und fehlende Kennzeichnungen noch verschärft werden. In einer kürzlich veröffentlichten Studie wird ein völlig unüberwachtes, online lernendes System vorgestellt, das genau diese Störungen zuverlässig erkennt.