کاربرد هوش مصنوعی AI و یادگیری ماشین ML در مهندسی محیط زیست تمرکز بر ردیابی، آلاینده ها، شیرابه های لندفیل و آلودگی خاک و آب زیرزمینی

با افزایش جمعیت، تغییر سبک زندگی، تغییر نرخ تولید و نوع پسماند در جوامع، مشکلات ناشی از مدیریت، جمع آوری و دفن پسماند و آلودگی های مختلف زیست محیطی ناشی از این پسماندها باعث ایجاد نگرانی های مختلف گردیده است. با افزایش نگرانی های جهانی در مورد آلودگی محیط زیست، کاربرد هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در مهندسی محیط زیست به عنوان ابزاری نوین برای نظارت، پیش بینی و کاهش آلاینده ها ظاهر شده است. این مقاله مروری دارد بر ده مطالعه اخیر از سال ۲۰۲۲ به بعد که بر کاربرد AI/ML در نظارت آب زیرزمینی، مدیریت پسماند ارگانیک، بازسازی لندفیل های غیرقانونی، دستیابی به انتشار خالص صفر، مدل سازی دوقلوی دیجیتال، ارزیابی اثرات اکوتوکسیکولوژیک لندفیل ها، بهبود تصمیم گیری در مدیریت محیطی، ارزیابی فناوری های نوین برای درمان پسماند خطرناک، کاربرد AI در محیط های آبی و تحلیل مقایسه ای ماشین های بردار پشتیبان و شبکه های عصبی حافظه دار تمرکز دارد. یافته ها نشان می دهد که مدل های هیبریدی مانند LSTM، SVM، ANN و CNN دقت نظارت را تا بیش از ۹۰ درصد افزایش می دهند و به کاهش آلودگی خاک و آب کمک می کنند. این مقاله پیشنهاد می کند که ادغام AI با IoT و داده های بزرگ، می تواند سیستم های نظارت واقعی زمان ایجاد کند و به اهداف پایداری کمک کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی AI ، یادگیری ماشین ML ، ردیابی آلاینده ، شیرابه لندفیل ، آلودگی خاک ، آلودگی آب زیرزمینی