В данной статье рассматривается актуальная проблема повышения эффективности систем очистки сточных вод в свете возрастающей загрязнённости водных ресурсов. Были изучены возможности машинного обучения (ML) как инструмента для улучшения классических процессов моделирования. Преимуществом машинного обучения является его способность адаптироваться к изменяющимся параметрам работы систем и предсказывать их с реальной точностью и надёжностью, что может привести к более эффективному управлению процессами очистки сточных вод.

Шаллиева В.В., Семенова Т.С., Аминов Н.С. (науч. рук. Сергиенко О.И.) Анализ применимости методов машинного обучения для моделирования систем очистки сточных вод // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/12571