AI ze satelitu našla 800 úniků vody. Nikdo je neviděl

Osmnáct týdnů, 800 úniků vody a 8,7 milionu litrů denně, které přestaly mizet do země. Britská vodárna Thames Water nepoužila k jejich nalezení kopáče ani bagr — použila satelitní snímky a AI. A 92 % těch úniků nebylo z povrchu vůbec vidět.

Je to jeden z nejnázornějších příkladů toho, co dnes AI reálně umí: nehledá nic nového, jen si všimne vzorce ve staré datové sadě, kterou nikdo neuměl přečíst. A protože ztráty vody v potrubí jsou problém i v Česku, stojí za to se na to podívat blíž.

Satelit, který vidí vodu pod asfaltem

Thames Water — největší britská vodárenská společnost — nasadila technologii Origin Orbit od firmy Origin Tech. Systém analyzuje satelitní data pomocí AI a hledá v nich signatury, které lidské oko nezaznamená: mikroskopické změny vlhkosti půdy, teplotní anomálie, narušení povrchu nad potrubím.

Výsledky pilotu podle Thames Water:

• 800+ nalezených úniků během 18týdenního testu
• 8,7 milionu litrů vody denně ušetřeno
• 92 % úniků bylo neviditelných — nikdo by je z povrchu nenašel
• AI zúží hledání na okruh 30 metrů, kam pak vyjede technik

V dubnu 2026 na to Thames Water navázala 13měsíčním kontraktem a začala technologii integrovat přímo do denního provozu — jako první vodárna na světě. Cíl: snížit ztráty o více než 100 milionů litrů denně. K satelitům přidala v srpnu 2026 ještě 75 000 akustických senzorů v síti. Každá dvojice techniků má díky tomu najít zhruba 25 úniků týdně.

Druhý příklad: když se z 12 úniků měsíčně stane 130

Podobnou cestou šla jiná britská vodárna, Southern Water. Ta místo satelitů použila akustické záznamníky v síti a nad jejich daty spustila systém LeakNavigator. Model se naučil rozpoznat zvukový podpis unikající vody a řadit alerty podle pravděpodobnosti.

Efekt byl brutální hlavně v produktivitě lidí. U alertů nejvyšší kategorie měla vodárna 80% úspěšnost — v osmi z deseti případů technik na místě skutečně našel únik. Za jedno období systém odhalil přes 1 170 poškozených potrubí. A počet úniků nalezených techniky vyskočil zhruba z 12 měsíčně na 130.

Klíčové je, že se nezměnili technici. Změnilo se to, kam je někdo poslal.

Proč to funguje: AI nehledá vodu, hledá anomálii

Tohle je jádro celého příběhu a zároveň nejpřenositelnější poučení. AI v obou případech neumí „najít vodu“. Umí něco mnohem obyčejnějšího a mnohem užitečnějšího: v obrovském množství šumu označit místa, která se chovají jinak než okolí.

Vodárny měly satelitní snímky, akustická data i historii poruch k dispozici léta. Problém nebyl v datech — problém byl v tom, že žádný člověk nedokáže projít stovky tisíc měření a najít v nich vzorec. Model to zvládne za minuty a vrátí seřazený seznam podezření.

Zbytek práce dělají pořád lidé. AI jen radikálně zkrátila vzdálenost mezi „něco je špatně“ a „je to tady, kopejte“.

Co to znamená pro Česko

Ztráty vody v trubní síti nejsou britská specialita. Podle dat Českého statistického úřadu za rok 2025 se podíl ztrát v ČR pohyboval od 9,0 % v Moravskoslezském kraji až po 20,1 % v Královéhradeckém a Ústeckém kraji. V Libereckém kraji to bylo 19 %, v Jihočeském se nefakturovalo necelých 17 % vody určené k realizaci.

Jinými slovy: v některých krajích se každý pátý litr upravené pitné vody — za kterou už někdo zaplatil energii, chemii a práci — nikdy nedostane ke kohoutku. To je typ ztráty, u které se investice do detekce vrací velmi rychle, protože ušetřená voda má okamžitou cenu.

Tři věci, které si z toho může vzít každá firma

Nemusíte provozovat vodovod, aby vás tenhle příběh zajímal. Struktura problému je totiž stejná napříč obory:

1. Data už nejspíš máte. Ani jedna vodárna nezačala tím, že by budovala novou infrastrukturu. Začaly tím, že pustily model na data, která jim už roky ležela v systémech.
2. AI má být filtr, ne rozhodovatel. Nejlepší výsledek nepřišel z toho, že by AI něco opravila. Přišel z toho, že lidem řekla, kam jít nejdřív.
3. Měřte konverzní poměr, ne přesnost modelu. Southern Water nesledovala „accuracy“ — sledovala, v kolika procentech výjezdů technik něco skutečně našel. To je metrika, které rozumí i finanční ředitel.

Pokud tušíte, že ve vaší firmě leží podobná nevyužitá datová sada — logy ze strojů, reklamace, historie oprav, výkazy spotřeby — a nevíte, jestli z toho jde něco vytěžit, projdeme to s vámi krok za krokem. V rámci AI poradenství řekneme i to, co nechcete slyšet: někdy je odpověď „na tohle AI nepotřebujete“. Úvodní konzultace je zdarma a další příklady nasazení najdete v sekci AI v praxi.

Časté otázky

Jak satelit pozná únik vody pod zemí?

Nevidí přímo vodu. AI analyzuje spektrální data ze snímků a hledá anomálie ve vlhkosti půdy, teplotě povrchu a jeho struktuře. Kombinace těchto signálů ukazuje na místo, kde je pod povrchem voda, která tam nemá být. Systém pak označí okruh zhruba 30 metrů, kam vyjede technik s klasickým detekčním vybavením.

Kolik vody se v Česku ztrácí v potrubí?

Podle ČSÚ za rok 2025 se podíl ztrát vody v trubní síti pohyboval od 9,0 % (Moravskoslezský kraj) do 20,1 % (Královéhradecký a Ústecký kraj). Celkový objem nefakturované vody meziročně klesl ze 7,6 na 7,4 milionu m³.

Potřebuje firma na podobný projekt vlastní AI model?

Ve většině případů ne. Obě popsané vodárny použily hotová řešení dodavatelů nasazená na vlastní data. Vlastní model dává smysl až tehdy, když je úloha natolik specifická, že pro ni na trhu nic není — a i pak se začíná ověřením na existujících datech, ne vývojem. Kde na tom vaše firma stojí, pomůže zmapovat AI Kompas.

Co dál?

Zajímavé na tomhle příběhu není, že AI umí zázraky. Zajímavé je, že nejlepší nasazení AI často vypadá nudně: vezme se data, která už dávno existují, a někdo konečně zjistí, co v nich je. Otázka pro vaši firmu tedy nezní „jakou AI koupit“, ale „kterou datovou sadu jsme nikdy pořádně nepřečetli“.

Zdroje: Thames Water Newsroom, Smart Water Magazine, Ovarro – Southern Water, Český statistický úřad (2025)