人工智能和机器学习应对水污染

国际新闻6个月前发布 inews
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人工智能和机器学习应对水污染

人工智能(AI)和机器学习正被用于解决水污染和气候变化问题,该项目将走向全国和全球

CGI在英国正在领导一个试点项目,并与合作伙伴合作创建人工智能,可以使用卫星和其他来源的数据来帮助预测水污染事件

这些预测为供水、建筑、农业和其他企业提供了采取预防措施的机会,如果确实发生了事故,有助于检察官确保污染者付费

该试点项目正在英国德文郡的海滨度假小镇库姆马丁进行,以北德文郡生物圈保护区为中心

这是一个55平方英里的联合国教科文组织(联合国教育、科学及文化组织)保护区,包括自然栖息地、小城镇和农田

CGI已与英国军械调查局合作进行试点,以训练人工智能。该地区水道沿线的传感器通过观察酸度和氨水平来监测水的健康状况

人工智能正在将这些信息与卫星图像结合起来,以预测和更好地了解污染的来源,并确定可能采取的行动。在试点阶段,人工智能预测污染事件的准确率为91.5%

Tech tackling pollution

CGI在英国业务的可持续发展负责人Mattie Yeta,去年在COP27之前表示:“CGI启动了一个水污染项目,以了解技术能做些什么来帮助气候方面保护和保护这种稀缺资源?

”因此(该项目正在寻找)从适应的角度,但也从缓解的角度;事实上,我们的水域中有来自塑料和其他污染物的污染,顺便说一句,这些污染物也会导致气候变化,并在某种程度上产生排放,形状或形式,学术界和联合国挑战可持续性思维,称为可持续性探索环境数据科学(SEEDS)计划

试点阶段一直在使用OS的数据集,包括高程和水道,以及另一个合作伙伴卫星测绘公司Planet的数据集以及CGI自己的数据

Challenging thinking

近年来,由于未经处理的污水排放和农田化肥的污染,Combe Martin的水被环境署评为“差”

英国许多地区,尤其是英格兰,都受到了此类水源的水污染的影响,这引起了全国的关注。虽然人工智能不能采取实际行动,比如修复投资不足的污水基础设施,但它确实让污染者更难假装无知

通过机器学习,人工智能能够提供显示污染源的点数据,以及可能有几个污染源的非点数据,再加上表明不同水系污染移动的跨界数据

除了地形数据外,AI还使用了土壤湿度等信息,因为这对于了解强降雨将如何应对非常重要。非常潮湿的土壤可能会导致洪水,但非常干燥的土壤也可能会。例如,人工智能可能会建议使用该工具的农民考虑推迟在他们的土地上施用化肥,或者在预测会有大雨的情况下改用不同类型的化肥,以防止流入河道

Yeta补充道:“人工智能结合了降雨量等信息,显然可以从历史趋势和模式中了解到我们在一个月内降雨量达到峰值的情况。以及这与我们从其他数据集中获得的氨、磷、磷酸盐和其他污染物的峰值是如何对应和相关的。

AI accuracy

“因此,有相当多的趋势和分析,并告知人工智能,然后告知我们作为利益相关者需要做什么,如何积极准备,以及如何在污染发生之前积极应对和阻止污染发生。”

As well as topographic data, the AI also uses information such as soil moisture levels as this can be important to understand how heavy rainfall will react with it. Very moist soil may cause flooding, but so can very dry soil. The AI may suggest to farmers using the tool to consider delaying applying fertilisers to their land, for example, or switch to a different type to prevent run off into water courses if heavy rain is forecast.

Yeta added: “The AI incorporates information such as rainfall and obviously learns from historic trends and patterns of where we’ve had peak rainfall, for example, in one month. And how that corresponds and correlates with the peak in ammonia, phosphorus, phosphates and other pollutants that we are then picking up from other datasets.

“So there’s quite a bit of trending and analysis and informing this AI to then inform us as stakeholders on what we need to be doing, how to proactively prepare, but also how to proactively counter and stop pollution from happening before it happens.”

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