談起污水處理的大數(shù)據(jù)和人工智能,大家想到的大多是曝氣自動(dòng)化、投藥自動(dòng)化。但你有沒(méi)有聽(tīng)過(guò),圖像識(shí)別的ai技術(shù)如今在污水處理廠(chǎng)也得到應(yīng)用的呢?它的前景已經(jīng)受到多家水務(wù)工程公司的青睞,其中包括了丹麥的ramboll公司,2021年,該公司發(fā)布了一款名為opseyes的人工智能系統(tǒng),聲稱(chēng)僅憑顯微鏡拍攝的圖片,就能對(duì)污水廠(chǎng)生化池的污泥進(jìn)行快速分析。
來(lái)自醫(yī)學(xué)界的靈感
這個(gè)名叫opseyes的系統(tǒng)的創(chuàng)始人叫bryan arndt,他是ramboll公司的管理顧問(wèn),有著豐富的污水廠(chǎng)運(yùn)行管理經(jīng)驗(yàn)。bryan有個(gè)親生兄弟,是個(gè)放射科的醫(yī)生。
早在幾年前,bryan和他的兄弟聊起了深度學(xué)習(xí)(deep learning),他的兄弟說(shuō)圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)實(shí)實(shí)在在地幫助放射科醫(yī)生們分析人體圖像。這也讓bryan意識(shí)到,這技術(shù)是不是能用到污水處理上呢?
污水廠(chǎng)哪里有圖像識(shí)別的需求呢?
答案在實(shí)驗(yàn)室的顯微鏡里。
縮短分析時(shí)間
如果你工作的污水廠(chǎng)的實(shí)驗(yàn)室配有顯微鏡,那么你可以借助它觀察微生物的組成,統(tǒng)計(jì)污水樣品中的原生動(dòng)物的組成情況,來(lái)判斷污泥泥齡及其沉降性能。
有些國(guó)外學(xué)者還將他們這些鏡檢經(jīng)驗(yàn)整理成類(lèi)似下圖的對(duì)應(yīng)關(guān)系圖,幫助運(yùn)行人員了解污水廠(chǎng)的污泥處于什么狀態(tài)。如果你剛好是從事污水廠(chǎng)的微生物鏡檢工作的專(zhuān)家,對(duì)此圖應(yīng)該不會(huì)陌生。
在美國(guó),雖然不少污水處理廠(chǎng)的實(shí)驗(yàn)室有顯微鏡,但真能識(shí)別出不同微生物的專(zhuān)家并不多,因此,當(dāng)污水處理廠(chǎng)若想要得到較為專(zhuān)業(yè)的微生物鏡檢報(bào)告,需要將污水樣品寄到相應(yīng)的第三方機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析。顯然這種做法相當(dāng)耗時(shí),而且得五天以上 (因?yàn)橥ǔ_€會(huì)分析其他指標(biāo),包括bod5)。對(duì)于追求實(shí)時(shí)性的污水運(yùn)行人員來(lái)說(shuō),這時(shí)間是耗不起的。
在他兄弟的啟發(fā)下,bryan arndt心想:能不能像其他行業(yè)那樣,運(yùn)用深度學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練 ai ,讓ai識(shí)別出污水各種微生物的照片,并根據(jù)這些照片即時(shí)生成廢水分析的結(jié)果?
污水的大數(shù)據(jù)
bryan arndt的想法得到了公司的支持,并開(kāi)始組建小團(tuán)隊(duì)。同時(shí)聯(lián)系美國(guó)各地污水廠(chǎng)的同行,邀請(qǐng)他們給他寄些污水廠(chǎng)的樣品。
基于這些樣品,他和他的團(tuán)隊(duì)在隨后的幾個(gè)月里,積累了6000多張圖片。在外行人看來(lái),這些圖片絕對(duì)不是什么美圖,甚至有點(diǎn)惡心,但在小編看來(lái),bryan arndt和他的團(tuán)隊(duì)做的是開(kāi)荒牛的好事。他們把收集的圖片打包發(fā)給了位于德國(guó)的同事 robin schlenga。德國(guó)的團(tuán)隊(duì)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network, cnn)來(lái)處理這些圖像文件。
這里又要說(shuō)個(gè)題外話(huà),這次圖像分析用到了英偉達(dá)公司的獨(dú)立顯卡。小編猜測(cè)也許是英偉達(dá)公司的品牌管理團(tuán)隊(duì)覺(jué)得污水處理和人工智能的跨界十分新奇,因此在2021年的2月和6月相繼在其官網(wǎng)博客報(bào)道了這個(gè)項(xiàng)目,甚至制作了音頻播客,這才讓小編了解到這則新聞,也才有了搬磚的素材。而小編也是因此才知道,顯卡的錢(qián)省不了,因?yàn)楹玫娘@卡確實(shí)能大大縮短數(shù)據(jù)分析時(shí)間的(應(yīng)該會(huì)比讓碼農(nóng)閑著白等劃算)。
沒(méi)那么簡(jiǎn)單
美國(guó)人bryan arndt剛聯(lián)系德國(guó)同事robin schlenga的時(shí)候,覺(jué)得這項(xiàng)目挺簡(jiǎn)單的——不就是給ai一些圖片,ai就能把圖片的細(xì)菌一一認(rèn)出來(lái)了嗎?robin說(shuō)遠(yuǎn)沒(méi)有這么簡(jiǎn)單,花了好些時(shí)間給bryan解釋?zhuān)抛尯笳呙靼诪楹稳绻R檢專(zhuān)家不能為數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)提供足夠的標(biāo)簽信息,數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)是沒(méi)法開(kāi)展工作。
robin在采訪(fǎng)中解釋了這背后的兩個(gè)原因:第一是定性的難度,因?yàn)轱@微鏡的圖片里往往有許多種細(xì)菌,而不是大家熟悉的簡(jiǎn)單的一圖一物的識(shí)別任務(wù);第二是定量的難度,這個(gè)系統(tǒng)能認(rèn)出有什么細(xì)菌還不夠,必須需要根據(jù)圖片,判斷各種細(xì)菌的數(shù)量,分出個(gè)名次。
由于第一批圖片的質(zhì)量不能滿(mǎn)足數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的要求,所以robin硬著頭皮要求bryan重新采樣拍照。而這其實(shí)也讓bryan很為難,因?yàn)樗惨蜱R檢專(zhuān)家們解釋一番,這些鏡檢專(zhuān)家雖然不懂a(chǎn)i,但長(zhǎng)年累月看過(guò)成千上萬(wàn)張微生物照片,已能輕松對(duì)每張圖片出現(xiàn)的微生物進(jìn)行描述,而robin訓(xùn)練的ai最初只能認(rèn)出2-3種細(xì)菌,這難免會(huì)讓非ai專(zhuān)業(yè)的專(zhuān)家質(zhì)疑碼農(nóng)們的水平。幸好bryan最終還是能做好兩邊的溝通工作,確保項(xiàng)目得以延續(xù)。
經(jīng)過(guò)超過(guò)一年半時(shí)間的開(kāi)發(fā),opseyes總算達(dá)到了他們內(nèi)部滿(mǎn)意的版本——2020年9月,他們正式發(fā)布的1.0版。在此版本里,用戶(hù)將智能手機(jī)通過(guò)一個(gè)固定架綁在顯微鏡上,并對(duì)觀察到的樣本進(jìn)行拍照,照片經(jīng)上傳后,系統(tǒng)會(huì)在幾分鐘內(nèi)返回分析結(jié)果。
而早在2020年8月,一個(gè)叫bruce the water guy的up主分享了一個(gè)視頻——他收到了opseyes的 內(nèi)測(cè)安裝包,邀請(qǐng)他進(jìn)行評(píng)測(cè)。下圖就是他在實(shí)驗(yàn)室拍的視頻截圖??上谝曨l里并沒(méi)有分享分析報(bào)告的內(nèi)容,而且表示他能收到的只是一份報(bào)告的初稿,還不算正式的報(bào)告。而除了這個(gè)視頻,小編也沒(méi)有再找到其他相關(guān)第三方評(píng)測(cè)結(jié)果的消息,因此無(wú)法評(píng)價(jià)這個(gè)軟件目前的實(shí)際分析水平。
未來(lái)的潛能
讀到這里,你是否會(huì)問(wèn):那么這套機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)除了識(shí)別污泥狀態(tài),還有什么其他用途呢?
bryan arndt在采訪(fǎng)中也被問(wèn)到此問(wèn)題,他表示:他的團(tuán)隊(duì)正在考察能這套系統(tǒng)拓展到藻華爆發(fā)預(yù)警的可行性。
在小編看來(lái),這套機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的當(dāng)務(wù)之急還是要積累更多令人信服的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),過(guò)早的收費(fèi)不利于自身系統(tǒng)的完善。盡管如此,它的面世還是帶來(lái)很多積極意義的,它不僅幫助運(yùn)行人員了解污水處理系統(tǒng)的運(yùn)行狀況,更重要的是讓污水處理行業(yè)進(jìn)一步認(rèn)識(shí)到專(zhuān)業(yè)知識(shí)和人工智能之間的邊際要消融。換句話(huà)說(shuō),以后會(huì)有越來(lái)越多既懂污水處理又懂計(jì)算機(jī)的人才需求。
robin在采訪(fǎng)中也說(shuō)到:“其實(shí)此前很多所謂的機(jī)器學(xué)習(xí)大多集中在互聯(lián)網(wǎng)和金融領(lǐng)域,工程領(lǐng)域是在最近才開(kāi)始對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有更深入的探索和研究。” 他也表示非常歡迎更多的it人才加入這些工程領(lǐng)域中來(lái)。
(來(lái)源:中國(guó)水星網(wǎng))