ИИ научился выявлять загрязнения рек, анализируя поведение моллюсков

Российские ученые разработали инновационную систему, способную выявлять загрязнение водных ресурсов на несколько часов раньше традиционных методов, основанных на лабораторных анализах. Об этом пишет ТАСС.

Одним из ключевых аспектов исследования стало использование алгоритмов машинного обучения, которые позволяют задействовать двустворчатых моллюсков как биоиндикаторов состояния водной среды.

Эксперименты проводились в акватории реки Черная, которая протекает через пригород Севастополя, начиная от горных источников и впадая в Севастопольскую бухту. В верховьях реки расположено водохранилище, и после сильных дождей сточные воды могут приносить в реку различные загрязняющие вещества. На данный момент состояние водоемов контролируется традиционными методами, такими как забор проб с последующим лабораторным анализом, что часто задерживает получение информации о загрязнении на срок до 12 часов и более.

— Данные о скорости и расстоянии раскрытия створок мы фиксировали с помощью магнита, установленного на одной створке, и датчика на другой. Информация, получаемая от нескольких особей, обрабатывалась с помощью алгоритмов машинного обучения, — пояснили ученые.

Для обучения нейросети использовали также данные, полученные при исследовании проб, взятых вручную. В итоге искусственный интеллект был «натренирован» на распознавание загрязнений по движениям створок.

В своем исследовании ученые сосредоточились на моллюсках вида Unio pictorum (перловица обыкновенная), обитающих в русле реки Черной. Исследовательская группа уже собрала достаточное количество данных, чтобы предположить, что эти моллюски реагируют на загрязнение характерными движениями створок. Такая реакция позволяет значительно ускорить процесс мониторинга и повысить его точность, открывая новые возможности для защиты водных ресурсов и эффективного экологического контроля.