Un’innovativa applicazione dell’intelligenza artificiale (IA) si sta rivelando fondamentale per predire il rischio di inquinamento nelle falde acquifere, risorsa fondamentale per l’approvvigionamento di acqua potabile per milioni di persone. Un recente studio, condotto dalla North Carolina State University (NC State) e pubblicato sulla rivista Environmental Science & Technology, ha sviluppato uno strumento capace di identificare potenziali zone a rischio di contaminazione.
Le falde acquifere, infatti, possono contenere inquinanti pericolosi per la salute, ma non tutte le regioni dispongono di dati completi e aggiornati sulla qualità delle loro acque sotterranee. “Monitorare la qualità dell’acqua è un’attività che richiede molto tempo ed è costosa, e più inquinanti si analizzano, più tempo e denaro ci vogliono“, afferma Yaroslava Yingling, co-autrice corrispondente dello studio e professoressa di scienze dei materiali presso la North Carolina State University.
Con il crescente interesse verso un monitoraggio più mirato, Yingling prosegue: “Di conseguenza, c’è interesse nell’identificare quali riserve di acqua sotterranea dovrebbero essere considerate prioritarie per i test, massimizzando le limitate risorse di monitoraggio“. Questo approccio innovativo si propone di superare la scarsità di dati, sfruttando l’IA per prevedere i livelli di inquinamento nelle falde, anche in assenza di informazioni complete.
Il team di ricerca ha affrontato una domanda fondamentale: “Sappiamo che gli inquinanti naturali, come l’arsenico o il piombo, tendono a presentarsi insieme ad altri elementi specifici a causa di fattori geologici e ambientali. Ciò ha posto un’importante domanda sui dati: con dati limitati sulla qualità dell’acqua per una riserva di acqua sotterranea, potremmo prevedere la presenza e le concentrazioni di altri inquinanti?“. Questo interrogativo ha spinto i ricercatori a sviluppare modelli predittivi più sofisticati, utilizzando una grande quantità di dati storici.
“Un altro obiettivo era prevedere la presenza di elementi che, sebbene utili in contesti agricoli, possono essere pericolosi in altri contesti“, aggiunge Alexey Gulyuk, co-autore del documento e professore di scienza e ingegneria dei materiali presso la NC State. In particolare, il team ha esaminato anche il fosforo, un elemento che può essere utile in agricoltura, ma che presenta potenziali rischi ambientali se presente in concentrazioni elevate.
Per sviluppare queste previsioni, i ricercatori hanno utilizzato un vasto set di dati che comprende oltre 140 anni di monitoraggio della qualità delle acque nelle falde acquifere di due Stati americani: la Carolina del Nord e l’Arizona. L’analisi di questo ampio archivio di informazioni ha permesso di costruire un modello che, oltre a identificare i rischi per la salute umana, può contribuire a migliorare la gestione delle risorse idriche.
Questo studio segna un passo avanti nella comprensione e protezione delle risorse naturali, utilizzando la potenza dell’intelligenza artificiale per affrontare una delle sfide ambientali più critiche dei nostri tempi.
