מייעלים את תהליך טיהור השפכים - ומצילים את הסביבה: חוקרים מהמעבדה להידרוכימיה באוניברסיטת תל אביב השתמשו בבינה מלאכותית כדי לחזות הופעה של מזהמים במי שפכים. המערכת שפיתחו החוקרים על סמך נתונים ממתקני טיהור שפכים בישראל הגיעה לרמת דיוק של כ-90%, וידעה להתריע בזמן אמת על ריכוז חריג.
המחקר נערך בהובלת הדוקטורנט אופיר ענבר ופרופ' דרור אבישר מהמעבדה להידרוכימיה בבית הספר למדעי כדור הארץ והסביבה ע"ש פורטר מאוניברסיטת תל אביב, ובשיתוף עם ד"ר מוני שחר, יעקב גידרון, עידו כהן - מהמרכז לבינה מלאכותית ובית הספר למדעי המחשב מאוניברסיטת תל אביב, 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.
אופיר ענבר הסביר: "למעלה מ-80% ממי השופכין בעולם אינם מטופלים, כאשר לשני מיליארד בני אדם בעולם אין גישה למערכת ביוב נאותה. בעולם 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".
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).
"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, 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, החוקרים מאוניברסיטת תל אביב בחנו את התהליך השניוני בטיפול בשפכים. תהליך זה, החשוב והיקר מבין תהליכי הטיפול, מבוסס על פירוק השפכים וטיהור המים על ידי מיקרואורגניזמים.
"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", אומר ענבר. "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".
ענבר סיפר על השימוש בבינה המלאכותית: "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".
הוא הוסיף כי "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 הינו 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".
