人工智能在河流污染检测中的作用

AZoCleantech采访了来自英国生态和水文中心的Peter Hammond。彼得此前是一名研究人员，使用人工智能来发现儿童面部特征中的细微迹象，这些迹象可能表明不同的遗传条件。为以前的研究开发的方法和软件现在正用于污水处理数据，没有任何改变。

你能给我们的读者提供更多关于你最近研究的信息吗?

这项研究的动机是出于我个人对“风之河”(River winddrush)恶化的兴趣。“风之河”是泰晤士河的一条小支流，就在我家旁边。与此同时，英国对污水污染造成的河流和沿海水域污染的兴趣激增。公民和职业科学家正在为证据收集做出重大贡献，而且有一场大型运动要求政府和水务行业采取行动，清洁我们的小溪和河流。

图片来源:英国生态与水文中心

你能告诉我们更多关于人工智能和机器学习是如何融入到这项研究中的吗?

在干旱天气下，污水处理厂每日正常的水流模式会受到干扰，因为雨水和地表径流造成的过量水流从污水处理厂转到临时储存库和/或溢出到水道。机器学习是人工智能的一个专业领域，当未经处理的污水泄漏发生时，它使用模式匹配算法来检测这些流动模式的差异。

你能告诉我们你的角色吗英国生态水文中心(UKCEH)?

我是一名访问科学家，但COVID-19封锁限制了UKCEH的现场活动，所以很多工作都是远程进行的。这不是一个重大问题，因为大多数研究都涉及数据分析和偶尔的基于zoom的电话会议。

人工智能可以帮助发现哪些水污染问题?人工智能如何帮助防止河流污染?

除了如上所述使用AI/机器学习检测未经处理的污水泄漏，类似的方法也被应用于河流本身的多变量分析。现在有遥感装置(通常称为探空器)，可以精确测量悬浮固体、温度、电导率、溶解氧和浊度，每隔几分钟测量一次。通过将污水流量数据和河流质量参数联系起来，将有可能建立接近实时的监测器，以检测特定于废水处理(而不是农业)的污染影响。

你认为该小组所开发的技术日后可如何用于识别废物溢漏?

该技术主要用于检测未经处理污水的泄漏，并通知监管机构他们可能错过了污染事件，并指示水务公司哪些资产可能表现不佳，需要引起注意。

图片来源:Shutterstock.com / Silent Corners

该项目最初旨在追踪基因。你能告诉我们更多关于你的研究过程是如何改变的吗?

我已经部分退出了利用3D神经面形状差异来检测遗传异常和致畸因子对有遗传条件或受胎儿酒精综合征影响的儿童和成人发育的影响的研究。该研究使用形状和模式识别来区分未受影响的面孔和大脑，以及那些基因突变、丢失或复制改变了发育、导致形状差异的面孔和大脑。所开发的方法和软件应用于污水处理数据，没有任何改变。

确保尽快阻止污水流入河流有多重要?

原因有很多。生活在河流、海洋和海洋中的动植物正显示出受到各种各样污染物损害的迹象，我们有责任将一个尽可能没有污染的世界传给下一代。现在的废水中含有药物、工业中使用的有毒化学品、个人产品中的微塑料、清洁剂和清洁产品中的表面活性剂的残留物。

有大量证据表明，重金属和我们排泄的细菌和病毒在污水处理厂和农业使用的污泥中混合，从而产生一个有利于发展抗微生物耐药性的环境。2019冠状病毒病大流行让世界意识到现代社会的脆弱性。抗微生物药物耐药性很可能是更严重的威胁，据预测，每年将有5000万人死于目前得到控制的疾病。

读者在哪里可以找到更多的信息?

你的读者可以找到更多关于英国生态和水文中心的信息网站．

对彼得·哈蒙德

彼得•哈蒙德曾在牛津大学(Oxford University)学习数学，在帝国理工学院(Imperial College)学习计算机科学和人工智能。在40年的职业生涯中，他的最后一个职位是伦敦大学学院儿童健康研究所计算生物学教授和牛津大学大数据研究所医学图像分析高级研究员，分析用于癫痫、医学遗传学和畸形学的神经面部解剖。

最近的访问研究职位是在比利时鲁汶大学人类遗传学系(2017-21)和英国生态与水文中心(2018-20)，后者源于对河流污染和使用人工智能检测污水泄漏的兴趣。他住在牛津郡的一条河边。