Voda je jedan od najdragocjenijih resursa za ljudsku populaciju i postaje sve opskudnija s pojavom klimatskih promjena koje uvelike utječu na svijet. Sprječavanje i smanjenje gubitaka vode i opće očuvanje vode trebali bi biti prioritet kako se osiguralo da ona ne postane nedostupan resurs jer igra vitalnu ulogu kako u ljudskom životu tako i u gospodarskom razvoju zemlje. Gubici vode u gradskim vodovodnim mrežama česta su pojava koja je najčešće uzrokovana istrošenim cijevima, korozijom, visokim tlakom, hidrauličkim udarima itd. Izuzetno je važno otkriti i lokalizirati mjesto curenja u vodovodnoj mreži kako bi se ono zaustavilo te se šteta sanirala. Unutar ovog projekta predlažemo metodologiju baziranu na podatkovnoj znanosti za otkrivanje i lokalizaciju curenja koja se temelji na umjetnoj inteligenciji, točnije, na hibridu strojnog učenja i optimizacijskih algoritama. Metodologija vođena podacima, kao što je strojno učenje, pokazala se dobrom u rješavanju problema vezanih za distribucijsku mrežu vode, kao što su lokalizacija curenja i otkrivanje izvora onečišćenja, međutim, pristup još uvijek pati od nedostatka robusnosti. Kako bi se to poboljšalo, bitno je stvoriti hibridni pristup koji koristi metode strojnog učenja za otkrivanje anomalija kao što su curenja te optimizacijske algoritme kako bi se lokalizirala curenja u mreži distribucije vode. Ova hibridna metodologija implementirat će se na superračunalu BURA Sveučilišta u Rijeci kako bi se maksimizirala računska učinkovitost i povećala robusnost pristupa. Podaci scenarija propuštanja bit će generirani korištenjem prethodno validiranog hidrauličkog simulatora mreže za distribuciju vode. Konačno, predložena metodologija istražit će se na stvarnim podacima dobivenim od komunalnog vodoopskrbnog poduzeća grada Rijeke.