قام فريق بحثي من معهد كوريا للعلوم والتكنولوجيا بتطوير تقنية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمراقبة جودة مياه الشرب.
وأشار الباحثون إلى أن هذه التكنولوجيا تسهم في تحسين جودة المياه من خلال تطبيقها في الشبكات الوطنية الآلية لقياس جودة المياه، وذلك وفقًا للنتائج التي نُشرت يوم الاثنين في مجلة (Water Research).
يعاني حوالي 2.2 مليار شخص، أي أكثر من ربع سكان العالم، من نقص في الوصول إلى مياه الشرب الآمنة. كما يواجه نحو نصف سكان العالم ندرة حادة في المياه خلال فترات معينة من السنة.
لمواجهة نقص المياه، تُخصص ميزانيات ضخمة لمشاريع مثل الري عبر أنظمة الصرف الصحي، واستخدام مصادر مياه بديلة، مثل إعادة استخدام مياه الأمطار وتحلية مياه البحر، مع تزايد الحاجة إلى تكنولوجيا إنتاج المياه بشكل لامركزي.
تشمل هذه التكنولوجيا، وفقًا للدراسة، تقنيات المعالجة الكهروكيميائية التي تستخدم الكهرباء لإزالة الملوثات وتحسين جودة المياه. تعتمد هذه الأساليب على الأقطاب الكهربائية لتحفيز تفاعلات الأكسدة والاختزال، مما يساعد في تحييد الملوثات أو فصلها عن الماء. تُستخدم هذه الطرق بشكل متزايد في الأنظمة اللامركزية لإزالة أيونات العناصر الثقيلة الضارة في المياه، مثل الصوديوم والبوتاسيوم، مما يسهم في تحسين نقاء المياه.
تتوقف فاعلية المعالجة على نوع الأيونات وكميتها، حيث يمكن أن تؤثر على التوصيل الكهربائي للماء وتفاعلات الأقطاب، مما يجعل من الضروري مراقبة تركيزها لتحقيق نتائج معالجة فعالة.
ومع ذلك، فإن المستشعرات المستخدمة في هذه العمليات لا تستطيع قياس وتتبع الأيونات الفردية في المياه بدقة، مما يصعب الحصول على تقديرات دقيقة لجودة المياه.
استخدم الباحثون نموذجاً يعتمد على الذكاء الاصطناعي، وبالتحديد التعلم الآلي، للتنبؤ بتركيزات أيونات العناصر الثقيلة في المياه، مثل الصوديوم والبوتاسيوم، بهدف تقييم مستوى التلوث في محطات تنقية المياه.
وقد تمكن النموذج من التنبؤ بدقة عالية بتركيزات أيونات الصوديوم والبوتاسيوم والكالسيوم والكلوريد خلال عمليات المعالجة الكهروكيميائية.
من خلال هذا النموذج، يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات واستنتاج تركيزات الأيونات المختلفة، مما يعزز القدرة على مراقبة جودة المياه بدقة أكبر، ويساهم في تحسين كفاءة المعالجة ويتيح استجابة أسرع لتغيرات نوعية المياه، وفقاً للباحثين.
وأظهرت النتائج أنه يجب تحديث التنبؤات كل 20 إلى 80 ثانية لتحسين الدقة، مما يعني أن شبكات جودة المياه الوطنية ينبغي أن تقيس جودة المياه بشكل مستمر، على الأقل مرة واحدة في الدقيقة، لتدريب النموذج بشكل صحيح.
وأشار الباحثون إلى أن هذه التكنولوجيا تمثل خطوة هامة نحو تعزيز نظم إدارة المياه وتحقيق توزيع أكثر عدلاً وأماناً للمياه على المستويين المحلي والعالمي.
