AI技術で地下水の危険エリアを特定し監視強化へ

Tokyo研究者たちは、新しい機械学習ツールを使用して地下水の質の監視方法を改善しました。このツールは、データが少ない状況でも地下水汚染のリスクが高い地域を特定するのに役立ちます。現在、アリゾナ州とノースカロライナ州で初めて利用されていますが、他の地域にも対応可能です。地下水にはヒ素や鉛などの有害物質が含まれることがあるため、監視が非常に重要です。地下水の検査は高価で難しいため、この新しいアプローチが求められています。

機械学習モデルは、過去140年間にわたる非常に多くの地下水の品質記録を解析します。このデータセットには、50を超える水質パラメータを網羅した2,000万以上のデータポイントが含まれています。この情報を基に、AIは限られたパラメータだけからでも、さまざまな無機汚染物質の存在とレベルを予測できます。初期の結果では、現行のデータとAIの予測との間に差異があることが示されています。例えば、現場データでは75-80%の地点で安全基準を満たすとされていますが、AIの予測ではそのうちわずか15-55%が実際に安全である可能性があると示唆されています。

モデルは、以下の要素を考慮に入れることで、資源を配分し、リスクの高い地域に集中することを可能にします。

• 地質学的データや環境データとの関連性
• 特定の汚染物質の過去の発生パターン
• 農業には有益だが他では有害な元素

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このアプローチは、州政府機関や地方自治体がリソースを最も必要とする地域に適切に供給し、検査と水質処理の効果を高めることを目的としています。米国全土からの様々なデータや新しい環境情報を常に更新することで、研究者たちは時間をかけてモデルの精度を向上させることを目指しています。

この研究は、農業に重要である一方で環境を損ねる可能性があるリンの濃度を追跡する方法を探ります。モデルの主な目標は、異なる生態系でリンの利用を管理する助けとなることです。このAIツールを改良することで、科学者たちは世界中で水の安全性を高め、環境と公衆衛生を向上させることを目指しています。研究者たちは、これが新しい汚染物質の監視改善にも繋がることを期待しています。