ИИ может помочь прогнозировать токсичные «сине-зеленые приливы»

Прочитано: 59 раз(а)


Команда ученых Лос-Аламосской национальной лаборатории планирует использовать моделирование искусственного интеллекта для прогнозирования и лучшего понимания растущей угрозы воде, вызванной цветением токсичных водорослей. Интенсивность и частота этих вредных цветений водорослей, или ВЦВ, подпитываются изменением климата и повышением температуры воды. Сейчас о них сообщили во всех 50 штатах США.

«Вредное цветение водорослей появляется в районах, где исторически их никогда не было», — сказала Бабетта Марроне, старший научный сотрудник лаборатории и руководитель группы проекта. «Экосистема организмов, вызывающих такое цветение, очень сложна. И имеющаяся у нас информация о том, когда и почему образуется это цветение, разбросана по множеству местных, государственных, федеральных и международных баз данных. Это одна из областей, в которой мы верю, что ИИ может помочь».

Каждый год так называемые «красные приливы» и «сине-зеленые приливы» закрывают пляжи и озера, убивают бесчисленное количество водных животных и наносят экономический ущерб на миллиарды долларов. Ученым нужны современные инструменты для достоверного понимания физических, химических и биологических процессов , которые определяют токсичность и распространенность ВЦВ, чтобы прогнозировать и смягчать эти вспышки. Команда из Лос-Аламоса подробно описала процесс, с помощью которого модели искусственного интеллекта могут помочь разгадать эти тайны.

Понимание экосистемы HAB

Исследователи собирают данные о ВЦВ с 1954 года. На протяжении десятилетий ученые понимали, что повышенная температура воды в сочетании с внезапным притоком питательных веществ (часто стоков фосфора и азота из промышленного сельского хозяйства), как правило, предшествует развитию ВЦВ. Этот внезапный дисбаланс питательных веществ может привести к взрывному росту цианобактерий, который естественным образом происходит в пресной воде.

В этих условиях виды цианобактерий, такие как Microcystis aeruginosa, могут образовывать плотные покровы на поверхности воды , в конечном итоге выделяя микроцистин — токсин, который может вызвать заболевание или убить организмы, включая рыб, диких животных и людей.

Однако понять, почему токсичные цианобактерии преобладают в этих пресноводных экосистемах, оказалось непросто. Цианобактериальные ВЦВ представляют собой сложные экосистемы, на которые влияют сотни, а иногда и тысячи других микроорганизмов.

«Большие наборы геномных данных цианобактериальных HAB становятся все более доступными», — сказал Марроне. «Наша команда планирует проанализировать эти наборы данных с помощью моделей машинного обучения и искусственного интеллекта , чтобы понять взаимосвязь между цианобактериями и многими другими микроорганизмами, присутствующими в водоеме во время цветения водорослей. Это позволит нам определить ключевые функциональные взаимосвязи, которые вызывают выработка токсинов».

Путь к прогнозированию

Еще одним серьезным препятствием для понимания и, следовательно, прогнозирования цветения водорослей являются сами данные. Существующие исследования были независимо собраны различными организациями по всей стране и миру, некоторые из них — группами гражданских ученых. Большая часть этих данных была собрана с помощью различных инструментов, а затем записана в разных форматах.

В своей недавней публикации команда Марроне описывает, как модели искусственного интеллекта и машинного обучения могут расшифровывать и анализировать эти разрозненные данные. Это позволит ученым лучше понять условия, в которых возникают ВЦВ, что станет первым шагом в прогнозировании этих вспышек.

«Наша цель — внедрить существующую информацию в модель, которая использует данные, полученные из проб воды, метеотелеметрических станций, данных спутникового зондирования и недавно появляющихся биологических данных», — сказал Марроне. «Подобная модель затем может быть использована для прогнозирования цветения водорослей и, возможно, даже для предсказания того, как изменение климата изменит их интенсивность и частоту в будущем».

ИИ может помочь прогнозировать токсичные «сине-зеленые приливы»



Новости партнеров