هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تبدیل صنایع در سراسر جهان است و کاربرد آن در سلامت عمومی و ایمنی محیط زیست ثابت می کند که یکی از مهمترین مرزهای آن است.در میان امیدوار کننده ترین موارد استفاده توانایی پیش بینی و جلوگیری از حوادث آلودگی است - در مواردی که مواد مضر به مواد غذایی، آب، هوا، اکوسیستم ها نفوذ می کنند و الگوهای گسترده ای برای شناسایی و ناشناخته برای جلوگیری از چالش های اولیه کار و هشدار های زیست شناسی، که می توانند از زندگی روزمره محافظت کنند و هشدار های آلودگی طبیعی جلوگیری کنند، و جلوگیری از زندگی روزمره، و هشدارها را حفظ کنند.

وقایع بحران چیست؟

حوادث آلودگی زمانی اتفاق می افتد که عوامل بیولوژیکی، شیمیایی یا فیزیکی وارد یک رسانه شوند – مانند آب، غذا، خاک یا هوا – در سطوحی که خطر سلامت انسان یا محیط زیست را ایجاد می کنند، این رویدادها می توانند ناگهانی و فاجعه بار باشند، مانند یک نشت شیمیایی به یک رودخانه، یا کند و یا آهسته و غیر قابل توجه، مانند ایجاد تدریجی فلزات سنگین در خاک کشاورزی.

دسته های مشترک آلودگی شامل:

  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [FLT: ۴] [FLT: [FLT: ۵]]، ویروس ها و انگل هایی که موجب انتقال غذا و بیماری های آب شده اند.
  • آلودگی های سیاسی - مواد شیمیایی صنعتی، آفت کش ها، داروها و فلزات سنگین مانند سرب، جیوه و آرسنیک.
  • آلودگی رادیواکتیو - ایزوتوپ های رادیواکتیو از حوادث هسته ای یا دفع زباله های نامناسب.
  • آلودگی فیزیکی - اشیاء خارجی در غذا یا آب، مانند قطعات پلاستیکی یا تراشیدن فلز.

آلودگی می تواند در هر نقطه وارد زنجیره تامین شود – در طول تولید، پردازش، حمل و نقل، یا ذخیره سازی، تشخیص و پیشگیری اولیه بسیار مهم هستند، زیرا هنگامی که یک آلاینده به طور گسترده گسترش می یابد، اصلاح گران و گاهی غیر ممکن می شود.

چگونه AI پیش بینی می کند

نظارت بر آلودگی سنتی بر نمونه گیری دوره ای و تجزیه و تحلیل آزمایشگاهی متکی است که می تواند ساعت ها یا روزها را طی کند.در آن زمان، محصولات آلوده ممکن است به مصرف کنندگان رسیده باشند. AI با تجزیه و تحلیل مداوم داده های زمان واقعی از سنسورها، سوابق تاریخی و منابع خارجی برای پیش بینی ساعات خطر آلودگی یا حتی روزها، به این تاخیر دست می یابد.

در هسته این سیستم ها مدل های یادگیری ماشینی (ML) آموزش داده شده در مجموعه داده های برچسب شده که در آن رویدادهای آلودگی گذشته با شرایط پیش فرض مرتبط هستند، مدل ها یاد می گیرند که سیگنال های ظریف را تشخیص دهند - مانند یک تغییر جزئی در آب، نوسانات دما در یک واحد ذخیره سازی سرد، یا یک الگوی غیر معمول از خواندن شیمیایی - که قبل از یک رویداد آلودگی است، هنگامی که این الگوهای دوباره، باعث می شود یک مدل هشدار.

تکنیک های یادگیری ماشین های کلیدی

  • تشخیص ناهنجاری - نقاط داده را شناسایی می کند که به طور قابل توجهی از هنجارهای تاریخی منحرف می شوند.به عنوان مثال، یک جهش غیرمنتظره در شمارش باکتری ها در یک گیاه تصفیه آب ممکن است نشان دهنده یک نقض باشد.
  • مدل های کلاس سازی - داده های ورودی را به دسته هایی مانند "ایمنی" یا "مثبت" اختصاص دهید، این ها اغلب در کیفیت غذایی استفاده می شوند.
  • ] پیش بینی زمان- سری [ [FLT 1 ] - پیش بینی سطح آینده متذک بر اساس روند گذشته و الگوهای فصلی، مفید برای پیش بینی شکوفه های آلگال یا فرار شیمیایی.
  • ] پردازش زبان طبیعی (NLP) [FLT 1 ] - تجزیه و تحلیل داده های غیر ساختاری، مانند گزارش های بازرسی و یا پست های رسانه های اجتماعی، برای تشخیص سیگنال های اولیه از شکایات آلودگی و یا شیوع.

منابع داده برای پیش بینی های AI

مدل های AI به جریان های داده های متنوع و با کیفیت بالا متکی هستند. متداول ترین منابع عبارتند از:

سیستم عامل های ادغام داده، اغلب مبتنی بر ابر، این جریان های متمایز را جمع آوری و آنها را به خطوط لوله ML که به طور مداوم یا در فواصل زمانی برنامه ریزی شده اجرا می شوند، تغذیه می کنند.

اقدامات پیشگیرانه ای که توسط AI قابل استفاده است

پیش بینی به تنهایی کافی نیست؛ ارزش در اقدامات انجام شده در پاسخ قرار دارد، زمانی که یک سیستم AI یک خطر آلودگی بالا را نشان می دهد، تصمیم گیرندگان می توانند مداخلات هدفمند را پیاده سازی کنند:

  • بسته بندی خودکار [FLT 1] - Valves در سیستم های آب می تواند بسته شود، جدا کردن بخش آلوده قبل از گسترش آن.
  • [FLT 1] - مدیران کارخانه اعلان های زمان واقعی برای تنظیم دوز شیمیایی، افزایش فیلتر یا توقف خطوط تولید دریافت می کنند.
  • شروع فراخوان - در پردازش مواد غذایی، AI می تواند شماره های دسته ای خاص را در معرض خطر قرار دهد، به جای فراخوان های گسترده، یادآوری های دقیق را قادر می سازد.
  • هشدار عمومی - مقامات بهداشتی می توانند مشاوران آب جوش و یا هشدارهای ایمنی مواد غذایی را بسیار زودتر از روش های معمول صادر کنند.
  • [FLT 1] تخصیص منابع نام تجاری [FLT 1] - در طی یک شیوع مشکوک، AI می تواند منابع تست را برای محتمل ترین منابع، سرعت بخشیدن به مهار، اولویت بندی کند.

این اقدامات پیشگیرانه پنجره قرار گرفتن در معرض را کاهش می دهد، میزان آلودگی را محدود می کند و در نهایت بار بهداشت عمومی را کاهش می دهد.

برنامه های کاربردی و مطالعات موردی

چندین سازمان پیشگام و شهرداری ها پیش بینی آلودگی مبتنی بر هوش مصنوعی و سیستم های پیشگیری را با نتایج قابل اندازه گیری انجام داده اند.

نظارت بر کیفیت آب

در شهرهایی مانند Milwaukee و کلیولند، آب و هوا از AI برای تجزیه و تحلیل داده های تاریخی از هزاران سنسور همراه با پیش بینی آب و هوا استفاده می کنند. مدل ها پیش بینی می کنند که پر سرریزهای فاضلاب ترکیب شده ممکن است رخ دهد، به اپراتورهای اجازه می دهد تا فرآیندهای درمان را در زمان پیش تنظیم کنند، به طور مشابه، محققان در EPA [LT:1 یک چارچوب یادگیری ماشین را توسعه داده اند که تشخیص می دهد که یک زمان واقعی برای کاهش کیفیت آب، به زمان آلودگی آب، به روز.

ایمنی مواد غذایی

تولید کنندگان عمده مواد غذایی مانند تیسون غذا و نستله سیستم عامل های AI را برای نظارت بر خطوط تولید برای خطرات آلودگی تصویب کردند، به عنوان مثال، سیستم های بینایی کامپیوتر بسته بندی را برای مهرها و موم ها بررسی می کنند و اشیاء خارجی را شناسایی می کنند، در همین حال، مدل های پیش بینی شده داده های مربوط به آزمایش های آب و هوایی و شرایط حمل و نقل را پیش بینی می کردند تا به زنجیره تامین برسند.

پیش بینی زیست محیطی Toxin

در مناطق ساحلی، شکوفه های مضر آلگال (HAB) سموم را تولید می کنند که آب آشامیدنی را آلوده می کنند و زندگی دریایی را می کشند. اداره اقیانوسی و اتمسفر (NOAA) از داده های ماهواره ای و مدل های AI برای پیش بینی HABs در دریاچه های بزرگ و خلیج مکزیک استفاده می کند.این پیش بینی ها گیاهان تصفیه آب را قادر می سازد تا از قبل از درمان آب و مناطق تفریحی جلوگیری از بستن بحران آب جلوگیری کنند.

چالش ها و محدودیت ها

علی رغم وعده های آن، پیش بینی آلودگی مبتنی بر هوش مصنوعی با موانع متعددی مواجه است که باید برای پذیرش گسترده ای به آن غلبه کند.

  • کیفیت داده و در دسترس بودن - بسیاری از مناطق فاقد شبکه های سنسور متراکم یا سوابق تاریخی ثابت است. Sparse یا داده های پر سر و صدا منجر به مدل های غیر قابل اعتماد می شود.
  • سوگیری مدل و تعمیم پذیری [FLT 1] - مدل های آموزش دیده در داده ها از یک جغرافیا یا صنعت ممکن است در دیگری به خوبی عمل نکنند، به ویژه اگر شرایط شیمیایی یا بیولوژیکی منحصر به فرد وجود داشته باشد.
  • [FLT: 1 ] - جمع آوری اطلاعات حساس در مورد سیستم های آب، زنجیره تامین مواد غذایی یا فرآیندهای صنعتی نگرانی های امنیت سایبری و مسائل محرمانه تجاری را افزایش می دهد.
  • Integration با سیستم های میراث [FLT 1] - گیاهان درمان قدیمی تر و امکانات غذایی ممکن است زیرساخت های دیجیتال برای تغذیه داده ها به سیستم عامل های AI یا عمل در توصیه های خودکار.
  • شکاف های مهارت - استقرار و نگهداری سیستم های AI نیاز به دانشمندان و مهندسان داده است که در بسیاری از سازمان های بهداشت عمومی و محیط زیست کمیاب هستند.
  • ] پاسخ و سوالات مسئولیتی [FLT 1 ] - چه کسی مسئول است اگر یک سیستم AI نتواند یک رویداد آلودگی را پیش بینی کند؟ استانداردهای روشن و چارچوب های پاسخگویی هنوز در حال تکامل هستند.

پرداختن به این چالش ها نیازمند همکاری بین ارائه دهندگان فناوری، تنظیم کنندگان و کاربران نهایی برای ساخت سیستم های قوی، شفاف و عادلانه است.

مسیر های آینده

مسیر هوش مصنوعی در نقاط پیش بینی آلودگی به سمت ادغام بیشتر، سرعت و دسترسی به روند کلیدی شامل:

  • {{FLT:1] - پردازش داده ها به طور مستقیم بر روی سنسورها یا دستگاه های محلی نیاز به تأخیر و پهنای باند را کاهش می دهد، و تصمیمات زمان واقعی را حتی در مناطق دور افتاده امکان پذیر می کند.
  • AI قابل توضیح (XAI) - تکنیک های جدید خروجی مدل را تفسیر می کنند، به اپراتورهای کمک می کند تا درک کنند که چرا هشدار تولید شده و چه اقداماتی انجام می شود.
  • یادگیری اجباری - اجازه می دهد مدل ها در سراسر امکانات متعدد بدون به اشتراک گذاری داده های خام آموزش دیده، پرداختن به نگرانی های حریم خصوصی در حالی که بهبود عملکرد.
  • مدل های چند منظوره [FLT 1] - سیستم های AI که به طور همزمان خطرات بیولوژیکی، شیمیایی و آلودگی فیزیکی را بر اساس سیگنال های پیش فرض مشترک پیش بینی می کنند.
  • ادغام بالینی - دولت ها ممکن است نظارت بر AI را برای زیرساخت های بحرانی، شبیه به الزامات قدرت پشتیبان در سیستم های آب.

از آنجایی که این نوآوری ها بالغ هستند، AI به یک ابزار استاندارد تبدیل خواهد شد – نه یک تازگی – در مبارزه برای حفظ غذا، آب و محیط زیست از آلودگی.

نتیجه گیری

هوش مصنوعی توانایی بی سابقه ای برای پیش بینی و جلوگیری از وقایع آلودگی با تبدیل جریان های داده بزرگ و پیچیده به هشدارهای عملی ارائه می دهد، در حالی که این تکنولوژی بدون محدودیت های آن نیست، پذیرش کنندگان اولیه در زمان پاسخ و اندازه های شیوع، کاهش قابل توجهی را نشان داده اند و با ادامه سرمایه گذاری در زیرساخت داده ها، شفافیت مدل و همکاری متقابل بخش، ما می توانیم از هوش مصنوعی برای محافظت از سلامت عمومی و محیط زیست در مقیاس پیشگیری جهانی استفاده کنیم و فعال بودن داده ها و در حال حاضر تولید داده های هوشمند است.