أداة ذكاء اصطناعي لضمان المياه الآمنة بعد الزلازل

[القاهرة] ”تجربتنا معها مفيدة، وأنصح بتطبيقها في سوريا لمواجهة مشكلة الكوليرا“، بهذه الكلمات قدم برهاني دياميسي -مدير مشروع المياه والصرف الصحي في منظمة ’أطباء بلا حدود‘ بولاية بينو النيجيرية- مقترحًا للانتفاع بأداة ذكاء اصطناعي، تراقب قياس تعقيم المياه في سوريا وتركيا، وذلك بعد الزلزال المدمر الذي ضرب الدولتين في السادس من فبراير الماضي، وفاقم مشكلة الكوليرا التي كانت تعانيها الأخيرة.

كانت منظمة الدفاع المدني السوري -وتُعرف باسم ’الخوذ البيض‘- قد أفادت يوم 28 فبراير الماضي بأن شخصين توفيا بسبب الكوليرا بمنطقة شمال غرب سوريا، بعد الزلزال الذي ضرب البلاد، وألحق أضرارًا بالبنية التحتية للصحة والمياه، محذرين من خطر تفشِّي المرض.

يقول دياميسي لشبكة SciDev.Net: ”سيكون مفيدًا جدًّا لعمل المنظمة في سوريا استخدام الأداة لمواجهة أزمة الكوليرا هناك وضمان سلامة المياه، الناقل الأساسي لضمات بكتيريا الكوليرا“.

الأداة -وتُكتب اختصارًا ’SWOT‘ لما يفيد ’أداة تحسين المياه الصالحة للشرب‘- تعمل من خلال منصة على الإنترنت للمساعدة على ضمان احتواء المياه -قبل استخدامها مباشرة- على ما يكفي من الكلور الحر اللازم لتعقيم المياه.

الأداة طورها فريق من جامعتي يورك وكاليفورنيا بالتعاون مع شركاء ميدانيين في منظمة أطباء بلا حدود والمفوضية السامية للأمم المتحدة لشؤون اللاجئين، عبر سنوات من الأبحاث على سلامة المياه في مخيمات اللاجئين بجنوب السودان والأردن ورواندا وتنزانيا وبنجلاديش (وأماكن أخرى).

وجرى إطلاق الإصدار الثاني من الأداة في نوفمبر الماضي، بهدف مساعدة العاملين في مجال الإغاثة على تحسين جودة المياه المقدمة للناس، بدايةً من الحصول عليها من حاويات المياه العامة والصنابير، وحتى الاستهلاك.

وُلدت تلك الأداة من تجربة قائد الفريق البحثي سيد عمران علي -وهو زميل باحث في معهد دادالا لأبحاث الصحة العالمية بجامعة يورك- في أثناء عمله مع منظمة ’أطباء بلا حدود‘؛ إذ كان أخصائيًّا للمياه والصرف الصحي بمخيمات اللاجئين في جنوب السودان، حيث لاحظ أنه ”على الرغم من اتباع الإرشادات المتوافقة مع معايير معالجة المياه بالكلور، حدث تفشٍّ للكوليرا ومرض التهاب الكبد الفيروسي (E)، وهي أمراض تنتقل عن طريق المياه“.

يقول جيمس براون، قائد الفريق الفني الميداني للأداة: ”من خلال البحث الميداني في جودة المياه بمخيمات اللاجئين، اكتشفنا أن إرشادات المعالجة بالكلور المستخدمة على نطاق واسع مبنية على افتراضات خطأ، إذ لم يسبق لأحد أن نظر فيما يحدث بعد الحصول على المياه من الصنبور“.

ويستطرد براون في حديثه للشبكة: ”فعلى عكس معظم المناطق الحضرية، يتعين على الأشخاص في مخيمات اللاجئين جمع المياه من الصنابير العامة في آنية ثم حملها إلى منازلهم، حيث تخزن لساعات طويلة، ما يوفر فرصًا لإعادة تلوثها“.

وتعمل الأداة عن طريق نمذجة كمية الكلور الحر المتبقي في الماء بمرور الوقت، وهو مؤشر على تركيز الكلور المتوافر في الماء للقضاء على مسببات الأمراض بعد المعالجة، إذ تحمي تلك الكمية من أي ملوثات تصل إلى الماء عبر أيدي الناس أو من الأواني الوسخة، على سبيل المثال.

وعادةً ما يجري قياس تركيز الكلور الحر المتبقي بواسطة الفرَق الميدانية من خلال مطياف ضوئي، يوجه إلى عينة الماء، لتتفاعل أشعته وكمية الكلور الحر المتبقي وينتج عن ذلك تغيُّر في اللون، وهذا الاختبار سريع وبسيط ورخيص، وتقوم الفرق الميدانية غالبًا بإجراء العديد من الاختبارات يوميًّا.

يوضح براون: ”الحد الأدنى من تركيز الكلور الحر المتبقي الذي نهدف إليه في مياه الشرب بالمنزل هو 0.2 مجم/ لتر، وتضمن الأداة الوصول إلى هذا المعدل عند اللحظة التي يتم استهلاك المياه فيها“.

ويشرح براون طريقة استخدام المنصة قائلًا: ”يبدأ الفريق الميداني العامل في مجال الإغاثة بمواصلة المراقبة الروتينية لمستويات الكلور الحر المتبقي في عينات المياه المأخوذة من الصنابير وداخل المنازل، وبمجرد أن يجمع 100-150 عينة تُحمَّل البيانات على المنصة، إذ يطلب المستخدم بعد ذلك تحليل مجموعة البيانات بناءً على متوسط الوقت الذي يخزن فيه الأشخاص المياه“.

وتستخدم أداة الذكاء الاصطناعي أساليب التعلُّم الآلي لنمذجة كيفية تحلُّل الكلور بعد التوزيع، وتنتج تقريرًا يوضح المعدل الذي يضمن الحفاظ على المياه آمنةً في المنزل، كما توفر المنصة أيضًا معلومات عن درجة سلامة المياه الحالية والتحسينات المحتملة التي يمكن إدخالها من خلال ضبط مستويات الكلورة.

يقول براون: ”نوصي بأن يستمر العاملون في مراقبة مستويات الكلور وتحديث التحليل بشكل دوري؛ إذ يمكن أن تتغير المعدلات بمرور وقت التخزين“.

”في تجربة إثبات المفهوم في أحد مخيمات اللجوء ببنجلاديش عام 2019، كان لدى 90.2٪ من الأسر مياه آمنة مع استخدام الأداة“، وفق براون.

يؤكد دياميسي أن ”الأداة غير معقدة وسهلة الاستخدام، فهي فكرة بسيطة في مجال الذكاء الاصطناعي، قائمة على برنامج يُزوَّد بمدخلات يقوم بتحليلها للخروج بنتائج، وكانت مفيدةً لنا؛ لضمان توصيل المياه الصالحة للشرب إلى الأشخاص المحتاجين“.

يعلق إبراهيم الشربيني، مدير برامج علوم النانو والمواد ومدير مركز أبحاثها المشارك بمدينة زويل للعلوم والتكنولوجيا: ”القيمة الكبيرة تأتي في أحيان كثيرة من البساطة، فكلما كانت الفكرة سهلة وبسيطة، كانت عظيمة“.

ويتساءل الشربيني عن مدى مراعاة مذاق المياه: ”قد يحدد التطبيق النسبة المثالية التي تضمن المياه الآمنة، ولكن هل يراعي أن تكون تلك النسبة مقبولةً عند استهلاك المياه؟ فقد تكون غير مقبولة من حيث المذاق، فتجعل المستهلكين يبحثون عن مصدر آخر“.

يرد براون على تساؤل الشربيني: ”على الرغم من النتائج الرائعة للغاية التي حققها الإصدار الأول، إلا أنها لم تأخذ في الاعتبار جميع الظروف المختلفة، ومنها مذاق المياه“.

ويستطرد: ”في الإصدار الثاني، حرصنا على أن تساعد تلك الأداة على جعل المياه مقبولة ومستساغة للمستهلكين أيضًا، وليست آمنة فحسب“.

هذا الموضوع أنتج عبر المكتب الإقليمي لموقع SciDev.Net  بإقليم الشرق الأوسط وشمال أفريقيا