Timovi sa Harvard University i Stevens Institute of Technology razvili su AI model koji procenjuje toksičnost nusproizvoda nastalih dezinfekcijom vode. Model je treniran na podacima o >200 hemikalija i predvideo rizike za >1.100 dodatnih spojeva. Neka predviđanja ukazuju na veću toksičnost u odnosu na hemikalije koje reguliše EPA, ali su potrebna laboratorijska ispitivanja pre donošenja zaključaka o riziku za potrošače.
Nova AI Otkriva Skriveni Rizik Nusproizvoda Dezinfekcije Vode
Istraživači sa Harvard University i Stevens Institute of Technology razvili su model veštačke inteligencije koji predviđa toksičnost nusproizvoda nastalih tokom procesa dezinfekcije pijaće vode. U radu objavljenom u četvrtak, autori navode da AI-podržano otkrivanje hemikalija može pomoći da se unaprede globalni bezbednosni standardi i prioriteti za dodatna testiranja.
Kako funkcioniše model
Tim je trenirao prediktivni mašinski model na podacima o toksičnosti više od 200 poznatih hemikalija. Koristeći te informacije, model je procenio potencijalne opasnosti za više od 1.100 drugih nusproizvoda koji nastaju reakcijom dezinfektanata sa organskom materijom u vodi.
Šta su nusproizvodi dezinfekcije?
Hemikalije koje se često koriste za dezinfekciju vode, poput hlora i hloramina, reaguju sa prirodno prisutnom organskom materijom u vodi i stvaraju disinfection byproducts (DBP) — neke od njih su povezane s povećanim rizikom od raka i poremećajima u razvoju fetusa.
Glavna otkrića i ograničenja
AI-model je identifikovao više nusproizvoda čija predviđena toksičnost može biti viša od toksičnosti hemikalija za koje je EPA postavila standarde. Ipak, istraživači upozoravaju da su ovo predviđanja zasnovana na postojećim podacima i da je potrebna laboratorijska validacija da bi se potvrdile stvarne zdravstvene opasnosti.
Važno: Ovo ne znači da je prosečna čaša vode iz česme automatski opasna. Rezultati služe kao smernica za prioritetizaciju daljih ispitivanja i reviziju regulatornih standarda.
Praktične implikacije
Model može pomoći naučnicima i regulatorima da identifikuju koje supstance najhitnije treba testirati i potencijalno uvesti u nadzor. Time se može poboljšati bezbednost vode na lokalnom i globalnom nivou, naročito u regionima sa ograničenim kapacitetima za laboratorijsko testiranje.
U zaključku, primena AI u hemijskoj toksikologiji predstavlja moćan alat za otkrivanje skrivenih rizika, ali njegova korist zavisi od daljih eksperimenata, transparentnosti podataka i regulatorne procene.
Pomozite nam da budemo bolji.
