Scientific Reports’ta 10 Ekim’de yayımlanan araştırma, Cezayir’in Souf Vadisi’nde 45 yeraltı suyu örneğiyle endüstriyel korozyon ve sağlık risklerini inceleyen makine öğrenmesi çerçevesi kurdu. Yazarlar yapay sinir ağı, rastgele orman ve karar ağacı modellerini; korozyon ve ölçeklenme potansiyeli göstergeleri ile su kalitesi endeksi tahmini için karşılaştırdı. Makalede, sekiz göstergenin altısı için test R² değerlerinin 0,90’ın üzerinde olduğu bildiriliyor. Mısır, BAE ve Suudi Arabistan’daki kurumlar da yazar bağlantıları arasında yer alıyor.

Araştırmacılar örneklerin yüzde 60’ında korozyon eğilimi, yüzde 85’inde yüksek korozyon riski belirledi; nitrat için 10.000 Monte Carlo yinelemesiyle çocuklarda ortalama tehlike endeksinin 1’i aştığını raporladı. Bunlar tek akiferden alınan küçük bir örneklem ve ilgili 2020 hidrojeokimyasal koşullarına dayalı sonuçlardır; farklı bölgelerde veya mevsimlerde doğrulanmış genellenebilir tahminler değildir. Çalışma, yapay zekâyı saha ölçümlerinin yerini almış bir izleme sistemi olarak sunmuyor.