Новый ИИ-инструмент предсказывает чистоту воды с точностью 90%

Инновационный программный инструмент, способный с высокой точностью прогнозировать эффективность биофильтров, может значительно упростить задачу поддержания чистоты питьевой воды.

EnviroPiNet — разработка исследователей из Университета Глазго, сочетающая методы машинного обучения с физическим моделированием. Система предсказывает способность биофильтров удалять органические соединения углерода с точностью до 90%. Инструмент доступен для бесплатного использования онлайн.

Биофильтры широко применяются на водоочистных станциях для удаления загрязнений из сточных вод перед подачей в водопровод. Органические углеродные соединения — распространённый загрязнитель, попадающий в воду через бытовые стоки, сельское хозяйство и промышленность.

Экологичный метод очистки основан на слоях бактерий, которые захватывают и потребляют углерод. Со временем эффективность биофильтров снижается из-за накопления отходов, что требует постоянного мониторинга для сохранения качества воды.

Точное моделирование работы биофильтров в реальных условиях поможет водной отрасли оптимизировать их использование и сроки замены. Однако разработка подобных инструментов ранее сдерживалась недостатком качественных данных о сложных процессах на очистных сооружениях.

В новой статье, опубликованной в Scientific Reports, команда описывает, как EnviroPiNet сочетает теорему Букингема π с машинным обучением для точных прогнозов даже при ограниченных данных.

Исследователи собрали dataset на основе предыдущих исследований и лабораторных тестов, использовав 80% данных для обучения модели. После обучения система показала точность 90% на оставшихся 20% данных — значительно выше, чем у альтернативных методов (50% для PCA и 20% для автоэнкодеров).

Разработчики отмечают, что экологические биотехнологии сталкиваются с уникальными challenges из-за сложных микробных систем и ограниченных данных. EnviroPiNet демонстрирует прорывную точность предсказаний и уже тестируется с партнёрами из водной отрасли для применения в реальных условиях.

В перспективе инструмент может найти применение не только в водоподготовке, но и в других областях, включая здравоохранение.