הבינה המלאכותית נרתמת לשיפור תהליך טיהור מי שפכים ולהצלת הסביבה

הישג חדש לעולם המחקר ולכדור הארץ: חוקרים מהמעבדה להידרוכימיה באוניברסיטת תל אביב השתמשו בבינה מלאכותית כדי לחזות הופעה של מזהמים במי שפכים. המערכת שפיתחו החוקרים נשענת על נתונים ממתקני טיהור שפכים בישראל, מגיעה לרמת דיוק של כ-90%, ויכולה להתריע בזמן אמת על ריכוז חריג.

המחקר נערך בהובלת הדוקטורנט אופיר ענבר ופרופ' דרור אבישר מהמעבדה להידרוכימיה בבית הספר לסביבה ולמדעי כדור הארץ ע"ש פורטר, בפקולטה למדעים מדויקים ע"ש ריימונד ובברלי סאקלר, ובשיתוף עם ד"ר מוני שחר, יעקב גידרון ועידו כהן מהמרכז לבינה מלאכותית ומבית הספר למדעי המחשב מהפקולטה למדעים מדויקים, וד"ר אופיר מנשה מהמכללה האקדמית כנרת. תוצאות המחקר הביאו לפרסום של שני מאמרים בכתבי העת Journal of Water Process Engineering ו-Journal of Cleaner Production.

"למעלה מ-80% ממי השופכין בעולם אינם מטוהרים כלל"

מי שופכין הם מים שזוהמו בפסולת ביתית, חקלאית או תעשייתית. בישראל פועלים היום עשרות מכוני טיהור שפכים (מט"שים), שמטהרים את המים האלה לפני שהם מוזרמים חזרה למקורות המים – או לפני שהם מושבים להשקיה של גידולים חקלאיים (מי קולחין).

מסביר אופיר ענבר: "למעלה מ-80% ממי השופכין בעולם אינם מטופלים, כאשר לשני מיליארד בני אדם בעולם אין גישה למערכת ביוב נאותה. במדינות העולם השלישי, השפכים נשפכים למקורות מים פוטנציאליים כמו נחלים ואגמים, או שהם מחלחלים למי התהום, ומזהמים אותם – זיהום שמחריף את מצוקת המים הקיימת. אך גם במדינות מפותחות כמו ישראל, שהיא בין המדינות המובילות בעולם בטיפול בשפכים, ניהול ותפעול מכון טיהור שפכים עדיין מבוסס על בדיקות מעבדה מסורתיות, דבר שעשוי להוביל לכשלים ולזיהום סביבתי. אנחנו רצינו לפתח כלים מתקדמים של בינה מלאכותית על מנת לשפר ולייעל את תהליכי הטיהור האלה, ובכך גם לחסוך כסף ובעיקר להגן על הסביבה".

כשהבינה המלאכותית מפשילה שרוולים

"טיהור שפכים הוא תהליך שמייצר מסדי ענק של נתונים ביולוגיים, כימיים ופיזיקליים, מחיישנים ומבדיקות מעבדה", מספר ענבר, "ואלה נתונים שאנחנו רוצים לנתח, כמה שיותר קרוב לזמן אמת, כדי לייעל את פעולת המט"שים. במחקר הראשון מבין השניים, חקרנו מט"ש (מתקן טיהור שפכים), שאחרי תהליך טיהור ראשוני, שניוני ושלישוני מזרים את המים למקורות הירקון. הבעיה הגדולה שזיהינו היא שינויים בריכוז הזרחן. מהנתונים עולה שהריכוז הזה תנודתי מאוד, לכן יצרנו מערכת שיודעת להנפיק חיזוי מהימן לריכוז חריג של זרחן. האלגוריתמים שהשתמשנו בהם מחשבים משתנים כמו טמפרטורה, משקעים, אופי השפכים, ומאפיינים כימיקליים וביולוגיים – נמצא כי אלגוריתמים אלו מגיעים לרמת דיוק מרשימה של עד 87%".

במחקר משלים, בחן צוות המחקר את התהליך השניוני בטיפול בשפכים. תהליך זה, החשוב והיקר מבין תהליכי הטיפול, מבוסס על פירוק השפכים וטיהור המים על ידי מיקרואורגניזמים.

^{צלול עד כמה שניתן. נחל הירקון בנקודה הכי קרובה לאוניברסיטת תל אביב}

התראה בזמן אמת

לדברי ענבר, היום בכל מקרה של חשד לתקלה בתהליך הטיהור, לוקחים דגימה מהמים ושולחים אותה למעבדה חיצונית, שבה מומחים בוחנים את הדגימה מתחת למיקרוסקופ ומנסים לאמוד באופן ידני את המיקרואורגנזימים במים.

"הבדיקה יקרה מאוד, וחשוב מכך: ארוכה מאוד. המט"ש מקבל את דו"ח המעבדה מספר ימים אחרי שהדוגמה נשלחת, כך שלרוב הדו"ח הזה כבר אינו רלוונטי. אנחנו השתמשנו בלמידת מכונה ואימנו מערכת לזהות מיקרואורגניזנמים בתמונות שנלקחות בתהליך השניוני של הטיהור, בהגדלה של פי 400. הקושי כאן היה לבנות מסד נתונים מאפס, כי לא קיים מסד נתונים כזה, ולאמן את המכונה לזהות מיקרואורגניזמים חשובים כמו פרוטוזואות ופילמנטים, ואף רכיבים פיזיקליים בתהליך הטיהור כפלוקים – פתיתי חומר. זהו אתגר גדול, כי המערכת צריכה לזהות את היצורים הזעירים מתמונות, כשהם מתחת למים, עם כל העיוותים וההשתקפויות, ולהתריע כמעט בזמן אמת מפני הפרה של איזון אוכלוסיות המיקרואורגניזמים".

"כמובן, את ה'ספרייה' שבנינו אפשר ורצוי להרחיב ולהעמיק, להגדיל בהגדלות נוספות ולהוסיף תחומי אור נוספים כמו תת-אדום, כדי לעקוב אחר יותר ויותר מיקרואורגניזמים במים, ולקבל תוצאות יותר ויותר מדויקות. הרעיון הנו לבנות כלי מבוסס למידת מכונה אשר יסייע בזמן אמת למהנדסי התפעול במכון, לייעל את תהליך הפירוק של מזהמים במהלך הטיפול השניוני ובכך לייצר קולחין באיכות גבוהה, מים מושבים המשמשים שמשאב מים עיקרי להשקיה חקלאית".

^{אופיר ענבר במעבדה להידרוכימיה}