AquaSense: Entwicklung eines Multisensorsystems für Wasseraufbereitungsanlagen mit Einbindung in eine Cloudanwendung zur Optimierung von Betriebsparametern, Energieverbrauch und Chemikalienverbrauch auf Basis einer modernen Datenauswertung; Teilprojekt: Entwicklung des prädiktiven Kernalgorithmus durch Validierung und Falsifizierung der Hypothesen über Vorhersage von Betriebszuständen und Training des Modells durch maschinelles Lernen unter Einbeziehung der vernetzten Anlagen

Um optimale Wasserparameter von Schwimmbäder und Thermen zu gewährleisten, werden Wasseraufbereitungsanlagen verwendet, die Chemikalien zur Reinigung und Desinfizierung zusetzen. Ein geringer Automatisierungsgrad der bestehenden Anlagen und die Offline-Messung von verschiedenen Wasserparameter ermöglichen es nicht, Daten wie Differenzdrücke, Flockungsmittel- und Energieverbräuche, Chemikalien-, Rückspülwasser- und Füllwassermengen, etc. zentralisiert auszuwerten. Rückschlüsse auf Verbräuche und Kosten von Betriebsstoffen wie Wasser, sowie Reinigungs- und Desinfizierungschemikalien und Energie sind in jetzigen Anlagen kaum möglich und die Einstellung der Betriebsparameter erfolgt auf Grundlage persönlicher Wahrnehmungen. Ziel des geförderten Entwicklungsprojekts ist die Entwicklung einer neuartigen Wasseraufbereitungsanlage für Schwimmbäder und Thermen, die eine Auswertung der Daten zur Ausschöpfung des Optimierungspotenzials ermöglicht. Durch die Vernetzung vieler vergleichbarer Anlagen soll eine Cloudanwendung durch Betriebsanweisungen und Parameterprognosen Einsparungen von 5 % des Energieverbauchs und 10 % des Chemikalienverbauchs ermöglichen.​