آگاه: حدود ۲.۲میلیارد نفر یعنی بیش از یک‌چهارم جمعیت جهان به آب آشامیدنی سالم و مدیریت‌شده دسترسی ندارند و حدود نیمی از جمعیت جهان در برخی از مقاطع سال با کمبود شدید آب روبه‌رو هستند.
به نقل از نیوز وایز، به‌منظور غلبه بر این کمبودها، هزینه‌های اجتماعی و اقتصادی هنگفتی برای روش‌های استفاده از منابع آب جایگزین مانند استفاده از آب باران و نمک‌زدایی آب دریا صرف می‌شود. علاوه بر این، سیستم‌های توزیع متمرکز آب با مضراتی همراه هستند؛ از جمله اینکه قادر به پاسخ‌گویی فوری به تغییرات تقاضای آب نیستند.
باتوجه‌به چنین مشکلاتی، علاقه فزاینده‌ای به فناوری‌های غیر متمرکز تولید آب وجود دارد. فناوری‌های غیرمتمرکز، فناوری‌های مبتنی بر الکتروشیمی مانند وایونش خازنی و وایونش الکترود باتری هستند که به‌آسانی به کار گرفته می‌شوند. با وجود این، حسگرهای اندازه‌گیری کیفیت آب که در فناوری‌های مبتنی بر الکتروشیمی استفاده می‌شوند، یون‌های منفرد موجود در آب را ردیابی نمی‌کنند و محدودیت‌هایی در درک شرایط کیفیت آب با استفاده از رسانایی الکتریکی دارند.
گروه پژوهشی دکتر «سون مون»(Son Moon)  از مرکز تحقیقات چرخه منابع آب «موسسه علم و فناوری کره جنوبی»(KIST)  با همکاری گروه پروفسور «بائک سانگ سو»(Baek Sang-Soo)  از «دانشگاه یئونگنام» (Yeongnam University)، فناوری جدیدی را ابداع کرده‌اند که از هوش مصنوعی مبتنی بر داده برای پیش‌بینی دقیق غلظت یون‌ها در آب طی فرآیندهای تصفیه الکتروشیمیایی آب استفاده می‌کند.
پژوهشگران در آزمایش‌ها دریافتند که برای بهبود دقت پیش‌بینی‌ها لازم است هر ۲۰ تا ۸۰ثانیه به‌روزرسانی‌هایی انجام شود. این بدان معناست که برای اعمال این روش در شبکه‌های ردیابی یون‌های خاص باید کیفیت آب در هر دقیقه بررسی شود تا مدل اولیه آموزش ببیند.
مدل مورداستفاده در این پژوهش نسبت به مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق مقرون‌به‌صرفه‌تر است و برای آموزش به منابع محاسباتی بیش از ۱۰۰برابر کمتر نیاز دارد.
دکتر مون گفت: اهمیت این پژوهش فقط توسعه یک مدل هوش مصنوعی جدید نیست، بلکه کاربرد آن در سیستم ملی مدیریت کیفیت آب است. با استفاده از این فناوری می‌توان غلظت یون‌ها را با دقت بیشتری تحت کنترل قرار داد و به بهبود دسترسی به آب کمک کرد.
این پژوهش در مجله «Water Research» به چاپ رسید.