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Oberflächengewässer wie Seen und Talsperren sind komplexe biologische Systeme, die eine Vielzahl unterschiedlicher Lebewesen wie Bakterien, Algen, Protozoen, Pilzen sowie höheren Pflanzen und Tieren umfassen. Zu den bislang nur unzureichend untersuchten Organismengruppen zählen, so Andreas Thiem, Abteilungsleiter Wassermikrobiologie am TZW und Koordinator des Forschungsprojekts IQ-Wasser, die Mikroorganismen. Mit Hilfe von molekularen Methoden sollen nun diese Wissenslücken in der Gewässerbiodiversität geschlossen werden. Durch die KI-gestützte Datenauswertung sollen im Projekt IQ-Wasser zudem die zukünftige Biodiversitätsentwicklung, die Vermehrung von Cyanobakterien oder coliformen Bakterien, der Eintrag fäkaler Verunreinigungen und deren Herkunft sowie das Auftreten von Neobiota frühzeitig erkannt oder prognostiziert werden. Ziel sei es, nach Abschluss des Projekts mit Hilfe der KI-generierten Prognosen zu einem möglichst frühen Zeitpunkt Massnahmen zum Erhalt des natürlichen Ökosystems und zum Schutz der Wasserqualität einzuleiten.
Gemäss Thiem ist das Bestreben gross, mit Hilfe von KI Einflüsse auf die mikrobiologische Wasserqualität besser zu verstehen. Hierzu gebe es auch schon einige Studien, die beispielsweise den Zusammenhang zwischen Temperatur, verwertbaren Nährstoffen und relevanten mikrobiologischen Parametern in Trinkwassernetzen zeigten. Im Vergleich zu den bisherigen Studien, soll bei IQ-Wasser die Kombination historischer, mit klassischen Verfahren gewonnener Datensätze mit neu aufgenommenen, deutlich komplexeren Daten den Unterschied ausmachen. Dabei spielten nicht nur Metagenome, also die gesamten Erbinformationen im Wasser, eine Rolle, sondern auch eine Vielzahl weiterer Parameter wie Fluoreszenzspektren – also das Licht, das von Cyanobakterien und Algen reflektiert wird.
«Die Daten ermöglichen uns, den Zusammenhang bestimmter Prozesse genauer zu verstehen. Je mehr Daten wir aufnehmen, desto genauer lassen sich die Zusammenhänge entschlüsseln», ist Thiem überzeugt. Die Arbeit mit Künstlicher Intelligenz soll es ermöglichen unterschiedliche Szenarien zu entwickeln, die zeigen, was passiert, wenn die Temperatur im Gewässer um einen Grad steigt oder es während längerer Zeit starke Sonneneinstrahlung gibt. «Wichtig für Trinkwasserversorger ist insbesondere eine Vorhersage und Ursachen-Analyse hygienisch relevanter Belastungen wie toxin-bildender Cyanobakterien, Krankheitserreger oder antibiotika-resistenter Keime. So können auch Gegenmassnahmen geplant werden», erklärt Thiem in einem Interview mit fona.de.
Quelle: Website von Technologiezentrum Wasser
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