एआई ने बायोचार की प्रभावशीलता की भविष्यवाणी की: पानी से एंटीबायोटिक दवाओं की सफाई कई गुना तेज हुई

वैज्ञानिकों ने एक एआई मॉडल बनाया है जो सटीक रूप से यह भविष्यवाणी करता है कि बायोचार पानी में एंटीबायोटिक दवाओं को कितनी जल्दी विघटित करता है, — यह फिल्टर के विकास को वर्षों से घटाकर हफ्तों में कर देता है और पीने के पानी के किफायती शुद्धिकरण का मार्ग प्रशस्त करता है।

जुनैद लतीफ और ना चेन के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने दर्जनों पिछले कार्यों से डेटा एकत्र किया, जिसमें 16 प्रमुख मापदंडों की पहचान की गई: बायोचार के लिए कच्चे माल का प्रकार, पायरोलिसिस तापमान, सरंध्रता, रासायनिक संरचना, ऑक्सीडेंट की सांद्रता और प्रतिक्रिया की स्थितियाँ।

इस आधार पर उन्होंने कई मशीन मॉडल प्रशिक्षित किए, और TabPFN ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर ने सबसे अच्छी सटीकता दिखाई: न्यूनतम पूर्वानुमान त्रुटि के साथ निर्धारण गुणांक R² ≈ 0.91।

वैज्ञानिक नवीनता परीक्षण और त्रुटि की विधि से सामग्रियों के लक्षित डिजाइन की ओर संक्रमण में है। पहले, प्रभावी बायोचार के चयन के लिए सैकड़ों प्रयोगशाला प्रयोगों की आवश्यकता होती थी; अब एल्गोरिथ्म सेकंडों में मूल्यांकन करता है कि मापदंडों का कौन सा संयोजन प्रदूषक के क्षरण की अधिकतम दर देगा।

इसके समानांतर टीम ने एक वेब टूल बनाया है: कोई भी शोधकर्ता अपनी सामग्री के मापदंड दर्ज कर सकता है और तुरंत प्रतिक्रिया गतिकी का पूर्वानुमान प्राप्त कर सकता है।

व्यावहारिक अर्थ स्पष्ट है: अपशिष्ट जल में एंटीबायोटिक दवाएं दवाओं के प्रति बैक्टीरिया के प्रतिरोध में वृद्धि के चालकों में से एक हैं।

कृषि अपशिष्ट (मक्के के भुट्टे, भूसा) से प्राप्त बायोचार सस्ता और पर्यावरण के अनुकूल है, और फोटोकैटलिस्ट्स (TiO₂, g-C₃N₄) के संयोजन में सूर्य के प्रकाश के प्रभाव में 60 मिनट में सल्फोनामाइड एंटीबायोटिक दवाओं को 98% तक विघटित करने में सक्षम है।

एआई मॉडल ठीक उसी नुस्खे को खोजने में मदद करता है जो जल शोधन की विशिष्ट स्थितियों में ऐसा परिणाम सुनिश्चित करेगा।

सीमाओं को समझना महत्वपूर्ण है। फिलहाल मॉडल को एंटीबायोटिक दवाओं के एक सीमित सेट और प्रयोगशाला स्थितियों के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है; वास्तविक अपशिष्ट जल में प्रदूषकों, कार्बनिक पदार्थों और सस्पेंशन का मिश्रण होता है, जो प्रक्रिया को प्रभावित कर सकते हैं।

इसके अलावा औद्योगिक स्तर पर कंपोजिट की दीर्घकालिक स्थिरता के लिए अतिरिक्त सत्यापन की आवश्यकता है — प्रयोगशाला परीक्षणों में सामग्री ने पांच चक्रों के बाद प्रभावशीलता बनाए रखी, लेकिन औद्योगिक व्यवस्था अधिक कठोर हो सकती है।

आगे क्या? टीम अन्य श्रेणियों के प्रदूषकों — PFAS, माइक्रोप्लास्टिक, नई पीढ़ी के फार्मास्यूटिकल्स के डेटा को शामिल करके डेटासेट का विस्तार करने की योजना बना रही है।

समानांतर में क्षेत्रीय स्थितियों में एआई-डिज़ाइन किए गए बायोचार फिल्टर के परीक्षण के लिए पायलट जल शोधन संयंत्रों के साथ बातचीत चल रही है। यदि परिणामों की पुष्टि हो जाती है, तो यह तकनीक अगले 3-5 वर्षों में नगर पालिकाओं और औद्योगिक उद्यमों के लिए मानक समाधानों में शामिल हो सकती है।