Các nhà nghiên cứu phát triển kỹ thuật mới để giữ nước uống an toàn bằng máy học
của Đại học York
Ảnh: CC0
Bệnh do nước là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây bùng phát dịch bệnh truyền nhiễm ở các khu định cư dành cho người tị nạn và người di cư trong nước (IDP), nhưng một nhóm do Đại học York dẫn đầu đã phát triển một kỹ thuật mới để giữ nước uống an toàn bằng cách sử dụng máy học và nó có thể là một trò chơi người thay đổi. Nghiên cứu được công bố trên tạp chí PLOS Water.
Vì nước uống không được dẫn vào nhà ở hầu hết các khu định cư, thay vào đó, người dân lấy nước từ các vòi nước công cộng bằng cách sử dụng các thùng chứa.
Tiến sĩ Trường Kỹ thuật Lassonde cho biết: “Khi nước được chứa trong thùng chứa trong nhà ở, nó có nguy cơ cao bị nhiễm chất gây ô nhiễm, vì vậy bắt buộc phải có đủ clo dư tự do để tiêu diệt bất kỳ mầm bệnh nào”. sinh viên Michael De Santi, thuộc Viện Nghiên cứu Sức khỏe Toàn cầu Dahdaleh của York, và là người dẫn đầu cuộc nghiên cứu.
Việc tái nhiễm nguồn nước uống an toàn trước đây trong quá trình thu gom, vận chuyển và lưu trữ là yếu tố chính dẫn đến bùng phát dịch tả, viêm gan E và shigellosis ở các khu định cư dành cho người tị nạn và IDP ở Kenya, Malawi, Sudan, Nam Sudan và Uganda.
"Nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến sự phân hủy clo trong nước được lưu trữ. Bạn có thể có nước an toàn tại điểm thu gom đó, nhưng một khi bạn mang về nhà và lưu trữ, đôi khi lên đến 24 giờ, bạn có thể làm mất lượng clo dư đó, mầm bệnh có thể phát triển và Bệnh tật có thể lây lan ”, Giáo sư Syed Imran Ali, Trợ lý Lassonde, Nghiên cứu viên tại Viện Nghiên cứu Sức khỏe Toàn cầu Dahdaleh của York, người có kinh nghiệm trực tiếp làm việc tại một khu định cư ở Nam Sudan, cho biết.
Sử dụng công nghệ máy học, nhóm nghiên cứu - bao gồm cả Phó giáo sư Usman Khan, cũng ở Lassonde - đã phát triển một phương pháp mới để dự đoán xác suất đủ clo sẽ còn lại cho đến khi ly cuối cùng được tiêu thụ. Họ đã sử dụng một mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) cùng với các hệ thống dự báo tổng hợp (EFS), một điều thường không được thực hiện. EFS là một mô hình xác suất thường được sử dụng để dự đoán xác suất mưa trong dự báo thời tiết.
"ANN-EFS có thể tạo ra các dự báo về thời điểm tiêu thụ có xem xét nhiều yếu tố ảnh hưởng đến mức độ clo dư, không giống như các mô hình thường được sử dụng. Ali cho biết đã được chứng minh là không hiệu quả.
Các yếu tố như nhiệt độ cục bộ, cách bảo quản và xử lý nước từ nhà đến nhà, loại và chất lượng của đường ống nước, chất lượng nước và việc trẻ có nhúng tay vào thùng chứa nước hay không đều có thể đóng một vai trò trong việc nước an toàn như thế nào. là để uống.
De Santi nói: “Tuy nhiên, điều thực sự quan trọng là các mô hình xác suất này phải được đào tạo dựa trên dữ liệu tại một khu định cư cụ thể vì mỗi mô hình đều độc đáo như một bông tuyết. "Hai người có thể lấy cùng một lượng nước trong cùng một ngày, cả hai đều trữ nước trong sáu giờ, và một người có thể vẫn còn tất cả clo trong nước và người kia có thể hầu như không còn lại. 10 người khác có thể có các phạm vi khác nhau của clo. "
Các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu giám sát chất lượng nước định kỳ từ hai khu định cư dành cho người tị nạn ở Bangladesh và Tanzania được thu thập thông qua Dự án Công cụ Tối ưu hóa Nước An toàn. Tại Bangladesh, dữ liệu được Médecins Sans Frontières thu thập từ 2.130 mẫu từ Trại 1 của Khu mở rộng Kutupalong-Balukhali, Cox's Bazaar trong khoảng thời gian từ tháng 6 đến tháng 12 năm 2019 khi nơi đây tiếp đón 83.000 người tị nạn Rohingya từ nước láng giềng Myanmar.
Xác định cách dạy ANN-EFS đưa ra các dự báo xác suất thực tế với sai số nhỏ nhất có thể xảy ra, yêu cầu tư duy vượt trội.
De Santi nói: “Cách đo lỗi đó là chìa khóa quan trọng vì nó xác định cách thức hoạt động của mô hình trong bối cảnh mô hình xác suất”. "Sử dụng học tập nhạy cảm với chi phí, một công cụ biến đổi hàm chi phí thành hành vi được nhắm mục tiêu khi sử dụng học máy, chúng tôi nhận thấy nó có thể cải thiện độ tin cậy và dự báo xác suất. Chúng tôi không biết điều này đã được thực hiện trước đây trong bối cảnh này."
Ví dụ, mô hình này có thể nói rằng trong các điều kiện nhất định tại vòi có một lượng clo dư tự do cụ thể trong nước, có 90% khả năng lượng clo còn lại trong nước lưu trữ sau 15 giờ sẽ thấp hơn mức an toàn cho uống rượu.
De Santi nói: “Đó là kiểu xác định có tính xác suất mà mô hình này có thể mang lại cho chúng tôi. "Giống như dự báo thời tiết, nếu có 90% khả năng mưa, bạn nên mang theo ô. Thay vì ô, chúng tôi có thể yêu cầu các nhà khai thác nước tăng nồng độ clo để tỷ lệ người dân có nước uống an toàn sẽ cao hơn. . "
"Công cụ Tối ưu hóa Nước An toàn của chúng tôi thực hiện công việc học máy này và cung cấp nó cho các nhân viên hỗ trợ tại hiện trường. Sự khác biệt duy nhất đối với các nhà khai thác nước là chúng tôi yêu cầu họ lấy mẫu nước trong thùng chứa tại vòi và trong đó Ali nói.
"Công việc mà Michael đang làm đang thúc đẩy trạng thái thực hành của các mô hình học máy. Điều này không chỉ có thể được sử dụng để đảm bảo nước uống an toàn tại các khu định cư của người tị nạn và IDP, nó còn có thể được sử dụng trong các ứng dụng khác."
