فتح Digest محرر مجانًا
تختار رولا خالاف ، محررة FT ، قصصها المفضلة في هذه النشرة الإخبارية الأسبوعية.
مع تقليص التلوث كمية المياه العذبة التي يمكن للناس في جميع أنحاء العالم استخدامها ، فإن معالجة المشكلة مع العلاجات الجديدة والبنية التحتية التي تمت ترقيتها أمر عاجل. ومع ذلك ، فإن وجود المعلومات الأكثر فائدة ممكنة للعمل عليها أمر ضروري. هذا هو السبب في أن المبدعين يتطلعون إلى الذكاء الاصطناعي-الذي يمكن أن يوفر تحليلًا دقيقًا في الوقت الفعلي-لتحديد الملوثات وتمكين عمليات التنظيف بشكل أسرع ومركّز.
مصادر تلوث المياه معقدة ، حيث يمكن أن تشمل المواد الكيميائية الصناعية ، والنفايات البلاستيكية ، والملوثات التي التقطتها مياه الفيضان والسموم والرماد الناتج عن حرائق الغابات.
هناك أيضًا فترات متزايدة من المواد الكيميائية من الأراضي الزراعية ، في حين أن مياه الصرف الحضرية غير المعالجة التي تدخل الأنهار والبحيرات تؤدي إلى المزيد من أزهار الطحالب ، والتي تخلق “مناطق ميتة” حيث لا يمكن للنباتات والحيوانات البقاء على قيد الحياة ، بالإضافة إلى النظر والرائحة السيئة.
القوة التحليلية لمنظمة العفو الدولية لديها القدرة على المساعدة في تطوير تقنيات المعالجة وإبلاغ القرارات بشأن مكان تحديد موقع مرافق المياه. لكنه يحتاج إلى بيانات لتقييم السبب وأين ومتى يحدث التلوث.
يتمثل أحد التركيز الرئيسي في الاهتمام على شيخوخة الصرف الصحي والبنية التحتية للمياه النظيفة ، والكثير منها تحت الأرض وفي حاجة مستمرة للإصلاح لمنع التسريبات والفيضانات التي تلوث المياه العذبة.
في حين تم استخدام الكاميرات والروبوتات والمستشعرات منذ فترة طويلة لتفقد المناطق خارج نطاق الوصول ، تمت مراجعة البيانات التي تم استردادها على جودة المياه أو حالة الأنابيب من قبل البشر. يمكن أن تتحمل الذكاء الاصطناعي هذه المهمة من خلال تحليل الفيديو والصور بدقة وبسرعة.
تقول إيمي بونسزيل ، التي تقود في مجال الهندسة المعمارية والهندسة والبناء في شركة البرمجيات الأمريكية ، إن عمليات تفتيش CCTV راسخة بشكل جيد. “الآن يمكننا أن نأخذ هذه البيانات والاستفادة من الذكاء الاصطناعي للوصول إلى إجابة سريعة.”
تستخدم Autodesk تقنية تحليل صور الذكاء الاصطناعى لتحسين أداة Asset Info360 ، والتي تتم أتمتة مراجعات التفتيش للمرافق والبلديات. تم تطويره بواسطة Vapar ، وهي شركة برمجيات لصيانة خطوط الأنابيب الأسترالية ، والتي جمعت مبلغ 5 ملايين دولار من العام الماضي من المستثمرين ، بما في ذلك Autodesk.
تتيح تقنية Vapar أن تمكن أطقم الميدان من التحميل ومراجعة لقطات CCTV تلقائيًا من أنابيب المياه والمجاري ، وتوفير الوقت وزيادة الدقة. “يفتقد البشر حوالي 40 في المائة من المشاكل. يتعلم الذكاء الاصطناعي وسيصل إلى معدل نجاح أعلى بكثير” ، يتوقع بونسزيل.
وكذلك الكشف ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في منع التلوث. في الزراعة ، يمكنه استخدام البيانات من أجهزة الاستشعار والأقمار الصناعية لتوليد رؤى حول نمو المحاصيل وجودة التربة لمساعدة المزارعين في تجنب الاستخدام غير الضروري للأسمدة والمبيدات الحشرية. والنتيجة هي أقل ترشيح الجريان الكيميائي في إمدادات المياه.
يقول ألكساندر كراويل ، الشريك في شركة Water-Tech Capital Ventures ومقرها أمستردام: “يمكنك تحسين إضافة المغذيات عندما يكون ذلك مطلوبًا على محصول حتى لا تكون مبالغًا فيه”. إحدى الشركات التي دعمتها هي Hemav في إسبانيا ، والتي جمعت العام الماضي 8 مليون يورو لتطوير نماذج تنبؤات المحاصيل التي تعمل بمنظمة العفو الدولية.
حتى الآن ، تقتصر فائدة الأقمار الصناعية على اكتشاف التغييرات العامة في المسطحات الكبيرة من الماء. يقول سكوت برايان ، رئيس شركة Imagine H2O ، وهو مسرع يدعم أكثر من 200 شركات ناشئة تركز على المياه في جميع أنحاء العالم ، هذا هو المكان الذي تأتي فيه أجهزة الاستشعار الأرضية ، لأنها يمكنها جمع مستوى التفاصيل التي تحتاجها الذكاء الاصطناعي لتوليد أفضل الأفكار.
يستشهد برايان بمشروع تجريبي في باكستان تديره شركة ناشئة مقرها لندن مدعومة بـ Imagine H2O. من خلال تمويل البنك الدولي ، يتم استخدام أجهزة الاستشعار الرقمية المتاح في Aquaffirm للكشف عن الزرنيخ في 250 بئراً في مقاطعة البنجاب ، حيث تكون مستويات هذا العنصر السام للغاية أعلى من عتبات السلامة في 20 في المائة إلى 30 في المائة من إمدادات المياه.
إن الجمع بين شرائط الاختبار القابلة للتخلص مع برامج التحليلات المتصلة على الويب على تطبيق الهاتف المحمول يجعل الوصول إلى التكنولوجيا أسهل. يقول برايان: “بدلاً من وجود وكالة واحدة تجمع البيانات أو المزارعين أو الموظفين الآخرين في كيان حكومي يمكنهم التقاط هذه البيانات وجمعها”.
مهما كانت التكنولوجيا القائمة على الذكاء الاصطناعي ، فإن البيانات الأساسية هي المفتاح دائمًا. تقول Orianna Bretschger ، التي تستخدم AquacyCL التي تتخذ من الولايات المتحدة التي تتخذ من الولايات المتحدة مقراً لها ، أن المعلومات الحبيبية ضرورية لتطبيق التحليلات على تلوث المياه ، كما تستخدم شركة AquacyCL التي تتخذ من الولايات المتحدة في الولايات المتحدة تقليص تكلفة وتصميم الكربون لمعالجة مياه الصرف الصناعية. “منظمة العفو الدولية هي فقط جيدة مثل البيانات التي تم إدخالها فيها.”
بدون فهم كامل لمستويات التلوث ، ومصادرهم وكيف تتقلب ، ترى مخاطر في التسرع في استخدام الذكاء الاصطناعي. “إذا كنت تقوم بتطبيق الذكاء الاصطناعى مع مجموعات بيانات محدودة ، فستحصل على إجابات سيئة واتخاذ القرارات الخاطئة”.
