Yaklaşık 2,2 milyar insan, yani dünya nüfusunun dörtte birinden fazlası, güvenli, yönetilebilir içme suyuna erişimden yoksun ve dünya nüfusunun yaklaşık yarısı, yıl içinde herhangi bir noktada ciddi su kıtlığı yaşamakta. Bu kıtlığın üstesinden gelmek için kanalizasyon sulaması, yağmur suyunun yeniden kullanılması ve deniz suyunun tuzdan arındırılması gibi alternatif su kaynakları için büyük maliyetler harcanmaktadır.
Öte yandan bu alternatif çözümlerse su talebindeki değişikliklere anında cevap verememektedir. Bu nedenle kapasitif deiyonizasyon ve batarya elektrot deiyonizasyonu gibi benimsenmesi kolay elektrokimyasal tabanlı teknolojiler olan merkezi olmayan su üretim teknolojilerine artan bir ilgi vardır.
Bununla birlikte elektrokimyasal tabanlı teknolojilerde kullanılan mevcut su kalitesi ölçüm sensörleri, sudaki iyonları tek tek ölçmez ve izlemez. Bu teknolojiler, su kalitesi koşullarını elektriksel iletkenlikten kabaca çıkarma sınırlamasına sahiptir.
Dr. Son Moon’un Kore Bilim ve Teknoloji Enstitüsü (KIST) Su Kaynakları Döngüsü Araştırma Merkezi’ndeki araştırma ekibi, Profesör Baek Sang-Soo’nun Yeongnam Üniversitesi’ndeki ekibiyle işbirliği içinde elektrokimyasal su arıtma süreçleri sırasında sudaki iyon konsantrasyonunu doğru bir şekilde tahmin etmek için veri odaklı yapay zeka kullanan bir teknoloji geliştirdi. Makaleleri, Water Research dergisinde yayınlandı.
Araştırmacılar, önce regresyon problemleri için kullanılan ağaç tabanlı bir makine öğrenimi tekniği olan rastgele orman modeli oluşturdular ve daha sonra bunu elektrokimyasal su arıtma teknolojilerindeki iyon konsantrasyonlarını tahmin etmek için uyguladılar.
Geliştirilen rastgele orman tabanlı yapay zeka modeli, arıtılmış suyun elektrik iletkenliğini ve her bir iyonun konsantrasyonunu doğru bir şekilde tahmin edebildi. Ayrıca tahminlerin doğruluğunu artırmak için yaklaşık her 20-80 saniyede bir güncelleme yapılması gerektiğini tespit ettiler.
Bu çalışmada kullanılan rastgele orman modeli, 100 kattan fazla daha az bilgi işlem kaynağı gerektiren karmaşık derin öğrenme modellerinden ekonomik olarak daha avantajlı olma özelliğine sahiptir.
Dr. Moon, “Bu araştırmanın önemi, sadece yeni bir yapay zeka modelinin geliştirilmesinde değil aynı zamanda ulusal su kalitesi yönetim sistemine uygulanmasında yatıyor.” diyerek projenin, insanlık adına önemine dikkat çekti.
Kaynak: https://techxplore.com/news/2024-09-artificial-intelligence.html
Görsel Kaynak: https://www.shutterstock.com/tr
