人工智能和机器学习算法在水和废水中检测重金属:方法和道德方面的挑战
Brij Mohan Maurya1, Nidhi Yadav1, Amudha T2
1Human Cytogenetics and Stem Cell Laboratory, Department of Zoology, School of Basic Sciences, Central University of Punjab, Bathinda, 151401, Punjab, India.
Chemosphere
|February 21, 2024
概括
本研究回顾了从水中检测和去除重金属 (HM) 的挑战. 它探讨了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的应用程序,用于HM识别和废水处理,包括对健康的影响预测.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 毒理学 毒理学 毒理学
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 重金属 (HM) 污染水体,造成严重的环境和人类健康风险.
- 增加HM流入需要先进的检测和移除策略.
- 经典方法用于HM检测和移除面部限制.
研究的目的:
- 审查传统重金属检测和去除方法的挑战.
- 探索人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在识别和从水和废水中去除重金属的应用.
- 讨论重金属中毒对健康的影响以及AI/ML在预测模型中的作用.
主要方法:
- 关于经典重金属检测和去除技术的文献综述.
- 探索用于重金属识别和修复的AI和ML算法.
- 对全球重金属含量数据的in-silico模型的分析.
- 对重金属中毒的健康影响预测模型的审查.
主要成果:
- 在传统的重金属检测和去除方法中发现了限制.
- 强调了人工智能和机器学习在加强重金属监测和废水处理方面的潜力.
- 总结了重金属对疾病进展和人工智能驱动的健康影响预测的影响.
- 讨论了AI/ML实施中的伦理和实际挑战.
结论:
- 人工智能和机器学习为改善重金属检测和废水处理提供了有希望的解决方案.
- 对AI/ML应用的进一步研究可以在环境保护和公共卫生方面取得重大进展.
- 解决伦理方面的考虑对于AI/ML在这个领域的成功整合至关重要.


