ASTERRA 对人工智能 (AI)的使用，大大简化了全球社区的漏水检测和基础设施维护工作。 

最近，我们采访了 ASTERRA 的数据科学家Inon，通过媒体对人工智能的大肆宣传，了解了 ASTERRA 如何利用科技来支持数据驱动的解决方案，以解决现实世界的问题。

简单来说，人工智能可以用来代替和辅助一些需要人脑来运作的任务。Inon 说: “ 它指的是任何显示出我们认为是智能的东西的机器或设备。” 

以上 ASTERRA 小编总结的图，包含了人工智能的几个主要分支。这些分支常常是交叉的、互相成就的。

人工智能具有感知、逻辑和学习的能力，它跨越多个学科，包括计算机科学、数学、生物学、心理学、哲学和社会学。AI 应用有无数的领域，包括机器人技术、云计算、大数据和决策支持。  

人工智能用到了机器学习、深度学习和数据科学。机器学习利用一种被称为统计推理算法的方法，这种方法从数据中学习，无需明确编程就能做出预测或决策。它基于一个大数据集，并利用其中的一半来自我训练；然后，利用从数据中学到的知识，通过另一半数据来做出有根据的推论。  

在机器学习过程中，当接触到更多的数据时，性能会随着时间的推移而提高。使用机器学习建模的好处之一是通过研究这些模型获得更多知识。  

Inon说:“ 总的来说，机器学习系统表现出更高的通用性。这项技术通过评估所有的变量来做出预测。变化可能有非常多不同的原因，但我们对待任何变化都一样重视。”  

ASTERRA Recover 利用卫星图像和人工智能，能覆盖大面积区域，并迅速缩小并锁定可能存在漏水的区域。

具体我们是怎么做到的呢?

其一，我们使用的L波段合成孔径雷达传感器可用于全天任何时段，可在晴天或多云条件下应用，具备超强的穿透地面能力，无论是水泥，沥青，石板还是砂土路面，可以探测到地下管网的埋深地层。

其二，通过卫星搜集到的地下湿度、地质结构，以及化学组成等数据，探漏产品 Recover 再利用专利算法，把目标的标志性信号筛取出来（比如目标可以是饮用水，排污水等，有各自的标志性信号数据）。由于管网系统的漏点情况是动态变化的，我们的人工智能模型也是随时根据监测到的数据变化的，我们提供给客户对管网系统持续的监控，将漏点分布的轮廓可视化。城市供水机构或大型工厂等，可以通过 ASTERRA 的平台获取GIS输出格式的文件，叠加到城市供水管网图，来指导现场工作人员在目标区域内高效搜索，从而确定漏点位置。