L’IA pourrait-elle aider à récupérer l’énergie et l’eau douce des eaux usées municipales?

Alors que la population des villes augmente et que le besoin en énergie et en eau durables augmente, les scientifiques et les ingénieurs de l’Université de Chicago et de ses partenaires se tournent vers l’intelligence artificielle pour construire de nouveaux systèmes pour traiter les eaux usées. Deux nouveaux projets testeront des moyens de créer des systèmes d’eau «intelligents» pour récupérer les nutriments et l’eau propre.

«L’eau est une ressource indispensable de notre société, car elle est nécessaire au maintien de la vie et à la prospérité économique», a déclaré Junhong Chen, professeur de la famille Crown à la Pritzker School of Molecular Engineering de l’Université de Chicago et stratège en chef de l’eau au Argonne National Laboratory. . “Notre économie future et notre sécurité nationale dépendent grandement de la disponibilité de l’eau propre. Cependant, il y a un approvisionnement limité en eau douce renouvelable, sans substitut.”

Réduire, réutiliser

Le département américain de l’énergie a annoncé qu’UChicago, avec le laboratoire national d’Argonne, l’Université Northwestern et d’autres partenaires, recevraient un financement pour développer un système assisté par l’intelligence artificielle pour la récupération d’énergie, de nutriments et d’eau douce à partir des eaux usées municipales.

L’objectif ultime du projet, qui sera financé à hauteur de 2 millions de dollars sur trois ans, est de transformer le système américain de traitement des eaux usées municipales en un système intelligent de récupération des ressources en eau qui réduira considérablement la consommation d’énergie et deviendra une énergie positive à l’échelle nationale. .

Le système de récupération de l’eau qui en résulterait profiterait à l’approvisionnement en eau des communautés mal desservies du côté sud de Chicago ainsi que de la région des Grands Lacs en général, y compris Milwaukee et Detroit.

«Ce projet est une étape importante dans la réalisation du plan stratégique d’Argonne visant à renforcer notre leadership dans la science liée à l’eau grâce à des recherches, des découvertes et des innovations pionnières utilisant l’intelligence artificielle», a déclaré Chen.

L’approche combinera l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour l’apprentissage en ligne de la dynamique des systèmes, la modélisation mathématique pour optimiser la récupération d’énergie et de nutriments, et l’analyse et la modélisation du cycle de vie en ce qui concerne à la fois la science et l’économie pour guider la conception du système. Il impliquera également le développement de nouveaux matériaux pour une génération de vapeur solaire efficace et de capteurs sans fil pour la surveillance en temps réel de la qualité de l’eau.

Le concept de système intelligent de récupération des eaux usées municipales devrait également s’appliquer à d’autres eaux usées, notamment industrielles et agricoles.

Les autres partenaires comprennent la Great Lakes Water Authority, le Milwaukee Metropolitan Sewerage District, NanoAffix et deux pôles régionaux d’innovation dans le domaine de l’eau – Current et le Water Council. Le prix fait partie d’une liste de projets du ministère de l’Énergie totalisant 27,5 millions de dollars pour 16 projets d’infrastructure de l’eau afin de réduire la consommation d’énergie et les émissions de carbone dans notre infrastructure de l’eau vieillissante, en particulier dans le traitement des eaux usées.

Outre Chen, les membres de l’équipe du projet comprennent Seth Darling d’Argonne, Jennifer Dunn de Northwestern University et Argonne, George Wells de Northwestern University et Asst. Prof. Yuxin Chen de l’Université de Chicago.

Éliminer les contaminants toxiques de l’eau

Un autre projet vise à utiliser l’IA dans l’ingénierie moléculaire pour détecter et éliminer les contaminants de l’eau.

Les produits chimiques contaminant l’eau, tels que les substances polyfluoroalkylées ou PFAS, peuvent entraîner de graves effets sur l’environnement et la santé, tels que le faible poids de naissance du nourrisson, le cancer et la perturbation des hormones thyroïdiennes. Les approches actuelles de détection de ces produits chimiques sont coûteuses, prennent du temps et nécessitent un équipement encombrant et un personnel qualifié. Le grand nombre de contaminants – plus de 4 000 dans la seule famille des PFAS – interdit également le développement conventionnel de sondes biologiques ou chimiques.

Un projet dirigé par des scientifiques de l’Université de Chicago et d’Argonne développera une plate-forme utilisant la simulation moléculaire, la synthèse organique et l’intelligence artificielle pour explorer rapidement le grand espace moléculaire des sondes PFAS potentielles et identifier, concevoir et fabriquer efficacement de nouvelles sondes chimiques pour la détection et l’élimination. contaminants de l’eau.

Les travaux, en partenariat avec Current, Metropolitan Water Reclamation District of Greater Chicago, permettront également de faire progresser la science des données, la caractérisation à la source de photons avancés Argonne et la simulation haute performance. Les scientifiques espèrent que cela pourrait potentiellement être transféré au dépistage et à l’élimination d’autres contaminants de l’eau, tels que les produits pharmaceutiques, pour faire progresser la santé publique mondiale. Il est financé par le programme Discovery Challenge du Center for Data and Computing (CDAC), avec le soutien du Bureau de la recherche d’UChicago et de l’Initiative du groupe de travail conjoint des laboratoires nationaux.

Les scientifiques du projet comprennent Junhong Chen, Stuart Rowan et Andrew Ferguson de la Pritzker School of Molecular Engineering, Rebecca Willett et Eric Jonas du département d’informatique d’UChicago, Seth Darling de la Pritzker School and Argonne, et Sang Soo Lee et Chris Benmore d’Argonne .