ابتكر العلماء نموذجًا للذكاء الاصطناعي يتنبأ بدقة بمدى سرعة تحلل الفحم الحيوي للمضادات الحيوية في الماء، مما يقلص تطوير المرشحات من سنوات إلى أسابيع ويفتح الطريق لتنقية مياه الشرب بتكلفة معقولة.
جمع الباحثون بقيادة جنيد لطيف وناتشين بيانات من عشرات الدراسات السابقة، مستخرجين 16 معلمات رئيسية: نوع المادة الخام للفحم الحيوي، ودرجة حرارة الانحلال الحراري، والمسامية، والتركيب الكيميائي، وتركيز المؤكسدات، وظروف التفاعل.
على هذه القاعدة، دربوا عدة نماذج آلية، وأظهرت بنية المحول TabPFN أفضل دقة: معامل التحديد R² ≈ 0.91 مع حد أدنى من خطأ التنبؤ.
الجدة العلمية تكمن في الانتقال من أسلوب التجربة والخطأ إلى التصميم الهادف للمواد. سابقًا، كان اختيار الفحم الحيوي الفعال يتطلب مئات التجارب المخبرية؛ الآن تقوم الخوارزمية في ثوانٍ بتقييم أي مجموعة من المعلمات ستعطي أقصى سرعة لتحلل الملوث.
بالتوازي، أنشأ الفريق أداة ويب: يمكن لأي باحث إدخال معلمات مادته والحصول فورًا على توقع لحركية التفاعل.
الأهمية العملية واضحة: المضادات الحيوية في مياه الصرف الصحي هي أحد محركات نمو مقاومة البكتيريا للأدوية.
الفحم الحيوي المستخرج من المخلفات الزراعية (أكواز الذرة، القش) رخيص وصديق للبيئة، وبالاقتران مع المحفزات الضوئية (TiO₂، g-C₃N₄) قادر على تحلل المضادات الحيوية السلفوناميدية إلى 98% خلال 60 دقيقة تحت تأثير ضوء الشمس.
يساعد نموذج الذكاء الاصطناعي في إيجاد التركيبة المثلى التي تضمن هذه النتيجة في ظروف معالجة المياه المحددة.
من المهم فهم القيود. حاليًا، تم تدريب النموذج على بيانات مجموعة محدودة من المضادات الحيوية والظروف المخبرية؛ مياه الصرف الحقيقية تحتوي على خليط من الملوثات والمواد العضوية والمواد العالقة التي قد تؤثر على العملية.
كما أن الاستقرار طويل الأمد للمواد المركبة على نطاق صناعي يتطلب تحققًا إضافيًا — في الاختبارات المخبرية حافظت المادة على فعاليتها بعد خمس دورات، لكن الوضع الصناعي قد يكون أقسى.
ما التالي؟ يخطط الفريق لتوسيع مجموعة البيانات، بما في ذلك بيانات عن فئات أخرى من الملوثات — PFAS، واللدائن الدقيقة، والأدوية من الجيل الجديد.
بالتوازي، تجري مفاوضات مع محطات معالجة المياه التجريبية لاختبار مرشحات الفحم الحيوي المصممة بالذكاء الاصطناعي في الظروف الميدانية. إذا تأكدت النتائج، قد تدخل التكنولوجيا في الحلول القياسية للبلديات والمنشآت الصناعية خلال 3–5 سنوات قادمة.
