سواحل یکی از ارزشمندترین دارایی های طبیعی انگلستان هستند که سالانه میلیون ها بازدید کننده را به خود جذب می کنند. متأسفانه، موضوع آلودگی، به ویژه ناشی از تخلیه فاضلاب و سرریز فاضلاب ترکیبی (CSO)، یک چالش مهم برای حفظ محیطهای ساحلی تمیز و ایمن است. با این حال، فناوریهای نوظهور، بهویژه هوش مصنوعی (AI)، نویدبخشی برای مقابله با این مشکل نشان میدهند.
تجزیه و تحلیل پیش بینی شده توسط هوش مصنوعی
سیستم های مجهز به هوش مصنوعی با استفاده از حسگرهای زیستی و تجزیه و تحلیل پیشرفته می توانند کیفیت آب را در زمان واقعی نظارت کنند. در حالی که برخی از سازمان ها در حال بررسی استفاده از حسگرهای زیستی ادغام شده با الگوریتم های هوش مصنوعی در تصفیه خانه های فاضلاب برای شناسایی آلاینده ها و ارائه بینش های ارزشمند هستند، برخی دیگر از تجزیه و تحلیل های پیش بینی با قدرت هوش مصنوعی برای پیش بینی و مدیریت رویدادهای CSO و کاهش فراوانی و شدت آنها استفاده می کنند.
تشخیص از راه دور وقایع سرریز فاضلاب از فضا
یک پروژه منحصر به فرد در جنوب غربی انگلستان برای پیش بینی آلودگی قبل از وقوع و کمک به جلوگیری از آن با استفاده از هوش مصنوعی در حال توسعه است.
CGI، یک شرکت جهانی خدمات مشاوره فناوری اطلاعات و کسب و کار و Ordnance Survey در حال استفاده از یک مدل هوش مصنوعی جدید است که می تواند با سطوح بالایی (بیش از 90 درصد) شرایطی را که اغلب با رویدادهای آلودگی مرتبط است پیش بینی کند.
این آخرین پروژه ای است که توسط برنامه علوم داده های زیست محیطی اکتشاف پایداری CGI (SEEDS) انجام شده است، یک ابتکار تحقیقاتی که برای به چالش کشیدن تفکر و عمل در مورد پایداری با مشارکت دانشگاهیان طراحی شده است و سال گذشته با سازمان ملل راه اندازی شد.
پس از اولین مرحله اولیه، این پروژه در ذخیرهگاه زیستکره یونسکو شمالی دوون اجرا خواهد شد. بیوسفر 55 مایل مربع را پوشش می دهد و در برونتون باروز، بزرگترین سیستم تپه های شنی در انگلستان و منطقه حفاظت شده ای است که شامل زیستگاه های طبیعی مهم و همچنین زمین های کشاورزی و شهرهای کوچک است.
فشار آوردن به مرزها
راه حل جدید با گرد هم آوردن چندین منبع داده، از جمله دادههای حسگرها، مکان و زمان وقوع حوادث آلودگی یا مکانهایی که ممکن است در آینده رخ دهد، شناسایی میکند. این پروژه با استفاده از دادههای موجود از آژانس محیط زیست بریتانیا همراه با دادههای CGI، Ordnance Survey، North Devon Biosphere و دادههای ماهوارهای OpenSource، از هوش مصنوعی برای نقشهبرداری از مکانهایی که این حوادث آلودگی در یک دوره زمانی رخ دادهاند با استفاده از پلتفرم GeoData360 CGI استفاده میکند.
اندرو بل، مدیر عامل شرکت نورث دوون بیوسفر، گفت: «اینجا در ذخیرهگاه زیستکره یونسکو، ما مشتاق هستیم که مرزهای کاربرد علم را برای بهبود پایداری محیطزیست و پیوندهای بین مردم و طبیعت پیش ببریم.
همکاری با SEEDS فرصت خوبی است تا کار خود را در زمینه دوقلوی دیجیتال در یک حوضه انجام دهیم و بهبود آن را با سنجش از دور برای آلاینده های آب آزمایش کنیم.
فاضلاب تصفیه نشده در اقیانوس های انگلستان تخلیه می شود
ادغام حسگرهای بیشتر و فناوریهای هوش مصنوعی میتواند نقش مهمی در مقابله با چالش تخلیه فاضلاب تصفیهنشده به اقیانوسهای انگلستان در آینده ایفا کند، زیرا مزایای آن بسیار زیاد است.
چندین کشور در سراسر جهان در حال حاضر از هوش مصنوعی برای مدیریت مسئله آلودگی از جمله فاضلاب و تخلیه CSO استفاده می کنند. به عنوان مثال، در ایالات متحده، این کشور از هوش مصنوعی برای مدیریت آلودگی استفاده می کند. شهرهایی مانند نیویورک سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی را برای پیشبینی رویدادهای CSO و بهینهسازی فرآیندهای تصفیه فاضلاب پیادهسازی کردهاند.
چین به طور فعال در حال بررسی فناوری های هوش مصنوعی برای مدیریت آلودگی بوده است. به عنوان مثال، در شهر ووهان، سیستم های نظارت بر کیفیت آب با هوش مصنوعی برای شناسایی و رسیدگی به آلودگی در زمان واقعی استفاده می شود. این سیستمها دادههای حسگرهای متعدد نصب شده در سراسر شهر را تجزیه و تحلیل میکنند و به مقامات اجازه میدهند به سرعت به حوادث آلودگی واکنش نشان دهند و از منابع آب محافظت کنند.
سنگاپور همچنین هوش مصنوعی را برای مقابله با چالش های آلودگی پذیرفته است. هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده ها برای نظارت و مدیریت فرآیندهای تصفیه فاضلاب آن استفاده می شود. الگوریتمهای هوش مصنوعی دادههای حسگر را برای بهینهسازی عملیات تصفیه، تشخیص ناهنجاریها و پیشبینی نیازهای تعمیر و نگهداری، بهبود کارایی کلی و به حداقل رساندن خطرات آلودگی تجزیه و تحلیل میکنند.
الگوها و رفتارهای یادگیری
روشهای سنتی پایش تخلیه فاضلاب اغلب شامل نمونهبرداری دورهای و تجزیه و تحلیل آزمایشگاهی است که ممکن است تغییرات بلادرنگ یا رویدادهای ناگهانی را نشان ندهد. با استقرار شبکه ای از حسگرها در تصفیه خانه های فاضلاب، مناطق ساحلی و نقاط تخلیه، مقامات می توانند داده های پیوسته را در مورد پارامترهای کلیدی مانند سطوح آلاینده، pH، دما و کدورت جمع آوری کنند.
سپس الگوریتمهای هوش مصنوعی میتوانند این دادهها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند و بینشهای فوری در مورد کیفیت و تأثیر تخلیه فاضلاب بر اقیانوسها ارائه دهند.
سیستم های مجهز به هوش مصنوعی می توانند الگوها و رفتارهای عادی در فرآیندهای تصفیه فاضلاب و پارامترهای کیفیت آب را بیاموزند. با نظارت مداوم بر داده های جمع آوری شده از حسگرها، الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند انحرافات از هنجار را شناسایی کرده و در صورت بروز ناهنجاری ها هشدارها را افزایش دهند. این تشخیص زودهنگام امکان مداخله سریع و اقدامات اصلاحی را فراهم می کند و احتمال تخلیه فاضلاب تصفیه نشده به اقیانوس ها را کاهش می دهد.
در درازمدت، شرکای برنامه SEEDS CGI برنامهریزی میکنند تا این ابزار تکرار و در مقیاسی گسترده برای کاهش تأثیر آلودگی فاضلاب خام در سطح جهانی و حفاظت و تقویت طبیعت در جوامع در آن مناطق، اجرا شود.
بدون دیدگاه