vnd22zbornik

Zagreb, 10. ožujka 2022.

Krešimir NEVISTIĆ, dipl. ing. Siemens d.d. Ulica Vjekoslava Heinzela 70/A 10 000 Zagreb e-mail: kresimir.nevistic@siemens.com

Rođen je 1972. godine u Zagrebu. Diplomirao je elektrotehniku na Sveučilištu u Zagrebu i doktorand je međunarod- nih odnosa na Sveučilištu u Zadru, s temom inovacije i konkurentnosti. Ima bogatu povijest rada u inženjerstvu, gdje je kao voditelj ostvario mnogobrojne projekte u sklopu izgradnje raznih elektroenergetskih objekata, sustava nadzora i upravljanja, postrojenja za pripremu vode za ljudsku potrošnju i uređaja za mehaničko i biološko pročišćivanje otpad- nih voda i projekata u sklopu modernizacije, rekonstrukcije i održavanja raznih industrijskih i vodnogospodarskih postro- jenja. U razdoblju 1999. - 2009. radio je u Siemensu, gdje je bio voditelj projekata u industrijskim rješenjima i uslugama, a bio je i glavni ‘account manager’ za vodno gospodarstve, a posljednje tri godine i voditelj ‘Water Technologies’ rješenja. U narednim

je godinama, do povratka u Siemens 2019., pokrenuo je i vodio informatičku tvrtku Poslovni sistemi Tilia., obnašao je funkciju zamjenika generalnog direktora Hrvatskih voda i predsjednika nadzornog odbora tvrtke Hidrotehnički objekti. Od 2019. godine radi u tvrtki Siemens Digital Industries Hrvatska, gdje obnaša funkciju direktora prodaje opreme i rješenja u vodnom gospodarstvu i direktora inženjeringa za industrijska postrojenja

Dora CRMARIĆ, univ. bacc. ing. cheming. Institut Ruđer Bošković, Zagreb dr. sc. Ana-Marija CINDRIĆ Institut Ruđer Bošković, Zagreb prof. dr. sc. Vladimir ČEPERIĆ, dipl. ing. Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb dr. sc. Dario OMANOVIĆ Institut Ruđer Bošković, Zagreb

PRIMJENA UMJETNE INTELIGENCIJE U NADZORU KVALITETE VODE

Voda je jedna od ključnih potreba za opstanak čovjeka te zdravih i održivih ekosustava. Sustavno i učinkovito praćenje biološke i kemijske kvalitete vode u prirodnim vodotocima, ali i sustavima opskrbe vodom uglavnom je ograničeno na diskretna uzorkovanja i analize u laboratoriju. Iako takav način praćenja kvalitete vode daje pouzdanu informaciju o kvaliteti vode uzetog uzorka, njegovo ograničenje je u tome što predstavlja samo pojedinačni događaj u vremenu i

nije u mogućnosti zabilježiti potencijalne anomalije, prirodnog ili antropogenog porijekla. Zbog toga je imperativ praćenje parametara kvalitete vode u realnom vremenu, uz razvoj napredne i inovativne nove tehnologije za prediktivno praćenje kvalitete vode temeljem objedinjenih mjernih podataka. To je i osnovni cilj projekta IRI 2 pod nazivom ‘Primjena umjetne inteligencije u naprednim prediktivnim tehnologijama on-line nadzora kvalitete vode’.

OKVIR PO MJERI