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Les eaux de surface telles que les lacs et les barrages sont des systèmes biologiques complexes qui comprennent une multitude d'organismes vivants différents tels que des bactéries, des algues, des protozoaires, des champignons ainsi que des plantes et des animaux supérieurs. Selon Andreas Thiem, chef du département de microbiologie aquatique au TZW et coordinateur du projet de recherche IQ-Water, les microorganismes font partie des groupes d'organismes insuffisamment étudiés jusqu'à présent. Des méthodes moléculaires doivent désormais permettre de combler ces lacunes dans les connaissances sur la biodiversité aquatique. Grâce à l'évaluation des données assistée par l'IA, le projet IQ-Water doit en outre permettre de détecter ou de prévoir à temps l'évolution future de la biodiversité, la multiplication des cyanobactéries ou des bactéries coliformes, l'apport de pollutions fécales et leur origine ainsi que l'apparition de néobiotes. L'objectif est, à l'issue du projet, de prendre le plus tôt possible des mesures de préservation de l'écosystème naturel et de protection de la qualité de l'eau à l'aide des prévisions générées par l'IA.
Selon Thiem, les efforts pour mieux comprendre les influences sur la qualité microbiologique de l'eau à l'aide de l'IA sont importants. Il existe déjà quelques études qui montrent par exemple le lien entre la température, les nutriments assimilables et les paramètres microbiologiques importants dans les réseaux d'eau potable. Par rapport aux études menées jusqu'à présent, la combinaison de données historiques obtenues par des méthodes classiques et de données nouvellement enregistrées, nettement plus complexes, devrait faire la différence dans le cadre de l'IQ-Water. Non seulement les métagénomes, c'est-à -dire l'ensemble des informations génétiques présentes dans l'eau, ont joué un rôle, mais aussi une multitude d'autres paramètres comme les spectres de fluorescence - c'est-à -dire la lumière réfléchie par les cyanobactéries et les algues.
«Les données nous permettent de comprendre plus précisément le contexte de certains processus. Plus nous enregistrons de données, plus nous pouvons décrypter les relations avec précision», affirme Thiem avec conviction. Le travail avec l'intelligence artificielle doit permettre de développer différents scénarios montrant ce qui se passe lorsque la température de l'eau augmente d'un degré ou lorsqu'il y a un fort rayonnement solaire pendant une longue période. «Il est particulièrement important pour les fournisseurs d'eau potable de pouvoir prédire et analyser les causes de pollutions importantes sur le plan de l'hygiène, comme les cyanobactéries productrices de toxines, les agents pathogènes ou les germes résistants aux antibiotiques. Cela permet également de planifier des contre-mesures», explique Thiem dans une interview pour fona.de.
Source : Site web de Technologiezentrum Wasser
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