ater is 'n beperkte natuurlike hulpbron, en vir Afrika om sy bestuur van hierdie hulpbron te verbeter, is dit nodig dat instellings vir hoër onderrig vaardighede in kunsmatige intelligensie (KI) en masjienleer onderrig en omarm.

Dit is een van die gevolgtrekkings van prof Jean-Marie Kileshye Onema, uitvoerende bestuurder vir die Suider-Afrikaanse Ontwikkelingsgemeenskap (SAOG) se WaterNet en buitengewone professor by die NWU se Fakulteit Natuur- en Landbouwetenskappe.

Hy het onlangs na die Verenigde State gereis vir 'n vergadering van internasionale navorsers en wetenskaplikes wat 'n bydrae tot broodnodige navorsing oor verskillende waterverwante projekte lewer.

Volgens prof Onema het die navorsers en wetenskaplikes in Boston bymekaargekom om oor toekomsperspektiewe van statistiese hidrologie ten opsigte van KI en masjienleer na te dink.

Hy sê loopbaanpaaie waar masjienleer, KI en waterhulpbronbestuur bymekaarkom was onder die baie belangrike aspekte wat bespreek is by die vergadering, wat deur die Internasionale Vereniging van Hidrologiese Wetenskappe gefasiliteer is.

"Dit wil voorkom of die bekwaamheidsvlakke hersien moet word, of eerder dat daar 'n ander benadering moet wees, sodat die groot potensiaal van KI en masjienleer, wat nie meer geïgnoreer kan word nie, benut en gebruik kan word," sê prof Onema.

Prof Jean-Marie Kileshye Onema glo dat nuwe vaardighede en bekwaamhede vir die bestuur van waterhulpbronne.

Hoe KI kan help om die gapings te vul

Hidrologie en waterhulpbronbestuur in Afrika word gekenmerk deur beperkte maatreëls en data op grondvlak, en die meeste rivierkomme word beskryf as ongemeet as gevolg van waarnemingsnetwerke wat agteruitgegaan het en oor beperkte inligting.

Ten spyte van vordering wat gemaak is ten opsigte van inligting wat deur afstandbeheerde hidrometereologiese datastelle verkry is, is daar steeds 'n behoefte om hierdie data wat vir die Afrika-vasteland verkry word, te evalueer en te valideer.

"KI en masjienleer word deur datastelle en hoëprestasie-berekeningsvermoëns gedryf en deur relevante menslike metabekwaamhede ondersteun," verduidelik prof Onema.

Hy en navorsers van regoor Afrika en Europa het onlangs die behoefte ondersoek om nuwe en bestaande innovasies vir water- en klimaatsbesoedeling te benut. Dit vereis 'n sistemiese benadering wat die tradisionele manier om kapasiteitbou uit te voer, in heroorweging neem.

Die behoefte om die bemagtigende omgewing asook die bestuur waaronder sulke innovasies en oplossings na vore gekom het, te oorweeg, is een van die aspekte, sê hy. Nietegnologiese en tegnologiese vordering, menslike en institusionele kapasiteit, asook die deel van kennis, is ook as voorvereistes vir die optimale implementering van die konsep van maatskaplike innovasie geïdentifiseer.

"AI en masjienleer wys ontwrigtende elemente in die soeke na optimale hidrologiese evaluering en waterhulpbronbestuur wat ons nie kan bekostig om te ignoreer nie."

Prof Onema meen dat hoewel daar vordering gemaak is met die versterking van kapasiteit, die uitdaging vir instellings van onderrig en opleiding is om meer op die verkryging van vaardighede te fokus.

"Dit het ernstige besinnende leer nodig wat die toenemende behoefte vir spoedeisende en kennisgebaseerde benaderings in ag neem vir oplossings vir die verskaffing van waterhulpbronne."