Sularımız gerçekten göründüğü kadar temiz mi? Tarım ilaçları, ilaç kalıntıları ve antibiyotikler gibi mikro kirleticiler su ekosisteminde birikerek insan sağlığı ve çevre için ciddi riskler oluşturuyor.

Su kirliliği ile mücadelede en etkili çözümlerden biri, doğanın sunduğu bir malzemeden geliyor, aktif karbon. Sudaki kirlilikleri mikroskobik bir sünger gibi yakalayan bu malzeme, dünya genelinde endüstriyel su arıtımında yaygın olarak kullanılıyor.

İklim kriziyle birlikte aktif karbonu daha da değerli kılan nokta ise, tarımsal atıklardan üretilebilmesi — atıktan süper filtreye dönüşüm. Ancak bu dönüşüm; süre, pH ve sıcaklık gibi bir çok değişkene bağlı. Ve deneme-yanılmayla en iyi koşulları bulmak sürdürülebilir değil.

Bu noktada soru şu: Deneylerden önce, hangi malzeme ve koşulların daha umut vadettiğini öngörebilir miyiz?

Yapay zekaya dayalı çözüm

Turkcell Geleceği Yazan Kadınlar – Yapay Zekâ Programı kapsamında geliştirilen Aqua-ML, bu soruya yanıt arıyor. Veri odaklı bir karar destek yaklaşımı sunan Aqua-ML, deney sürecini daha verimli hâle getirmeyi amaçlıyor.

Aqua-ML Streamlit web uygulaması: deney öncesi karar-destek aracı

Tekli giriş modunda kullanıcı; adsorban, kirletici ve pH gibi koşulları girerek tek bir deney senaryosunu dijital ortamda modelleyebiliyor.

Model, adsorpsiyon performansını tahmin ederken grafikler ve duyarlılık analizleriyle sonuçların yorumlanmasını sağlıyor. Excel girişiyle aynı yaklaşım çoklu senaryolar için uygulanabiliyor.

İleri seviye makine öğrenmesi yaklaşımı

Aqua-ML, iki aşamalı bir makine öğrenmesi stratejisiyle geliştirildi. İlk aşamada farklı veri ön işleme yaklaşımları ve 20 farklı algoritma karşılaştırıldı. İkinci aşamada en iyi iki algoritma optimize edildi ve CatBoost, 0,98’in üzerinde doğrulukla nihai tahmin modeli olarak seçildi.

Aqua-ML web uygulaması için tıklayınız.

Instagram hesabı: aqua__ml