Artificial Intelligence-Based Prediction of Bioremediation of Crude Oil-Contaminated Soil
Cette étude démontre qu'un réseau de neurones artificiels de type perceptron multicouche, entraîné sur des données issues d'échantillons de terrain augmentées par des splines cinétiques, surpasse les autres modèles d'apprentissage automatique dans la prédiction et la classification précises de l'efficacité de la biorestauration du pétrole brut, l'analyse SHAP identifiant la concentration en huiles et graisses comme le principal déterminant des résultats de la biorestauration.
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Le sol contaminé par le pétrole brut est un problème tenace pour l'environnement. Lorsque le pétrole s'infiltre dans le sol, il perturbe la structure naturelle de la terre, bloque l'air et l'eau d'atteindre les racines des plantes, et empoisonne les minuscules organismes vivants qui maintiennent la santé du sol. Pendant des décennies, les scientifiques se sont appuyés sur une méthode appelée bioremédiation pour nettoyer ces sites. Cette approche n'utilise pas de produits chimiques agressifs ou de machines lourdes ; elle encourage plutôt les bactéries et les champignons naturellement présents à « manger » le pétrole, le décomposant en substances inoffensives comme l'eau et le dioxyde de carbone. Bien que cette méthode soit efficace et respectueuse de l'environnement, suivre ses progrès a été difficile. Traditionnellement, les chercheurs doivent attendre des semaines pour collecter des échantillons de sol, les apporter dans un laboratoire et effectuer des tests complexes pour voir à quel point le pétrole a disparu. Ce processus est lent, coûteux et laisse souvent les gestionnaires dans l'incertitude quant à savoir si le nettoyage progresse assez vite ou s'il doit être ajusté.
Une équipe de chercheurs de l'Université Abubakar Tafawa Balewa au Nigeria a développé une nouvelle façon de prédire l'efficacité de ce nettoyage biologique sans attendre les résultats du laboratoire. Ils ont créé un programme informatique qui agit comme une boule de cristal pour la santé du sol, utilisant une petite quantité de données réelles pour prévoir l'avenir d'un site contaminé. Les chercheurs ont commencé par des mesures provenant de quatorze échantillons de sol différents qui ont été surveillés pendant huit semaines. Ils ont suivi l'évolution de la quantité de pétrole, le nombre de bactéries bénéfiques présentes, l'humidité du sol et le temps écoulé. Comme cet ensemble de données initial était trop restreint pour entraîner un modèle informatique puissant, ils ont utilisé une technique mathématique pour l'étendre, créant des milliers de nouveaux points de données réalistes qui comblaient les lacunes entre leurs mesures hebdomadaires. Cela a permis d'enseigner à un système informatique sophistiqué, connu sous le nom de réseau de neurones artificiels, à reconnaître les schémas de disparition du pétrole dans le sol au fil du temps.
Le modèle informatique a appris à prédire l'efficacité du nettoyage avec une précision remarquable. Lorsqu'il a été testé par rapport aux données qu'il n'avait jamais vues auparavant, le modèle a correctement identifié l'issue du processus de remédiation près de 98 pour cent du temps. En termes pratiques, cela signifie que l'ordinateur peut estimer le pourcentage de pétrole éliminé avec une erreur moyenne de moins de trois points de pourcentage. Les chercheurs ont également testé le modèle comme un outil de type « oui ou non » pour voir si un site avait atteint un objectif de sécurité spécifique, qui était, dans ce cas, l'élimination d'au moins 70 % du pétrole. Le système a pris la bonne décision 96 pour cent du temps, distinguant avec succès les sites prêts à être déclarés propres de ceux qui nécessitaient encore du travail. Ce niveau de précision suggère qu'un tel outil pourrait aider les gestionnaires environnementaux à prendre des décisions plus rapides et plus judicieuses, permettant potentiellement de gagner du temps et de l'argent tout en garantissant que les terres contaminées sont réellement sûres.
Pour comprendre pourquoi le modèle fonctionnait si bien, les chercheurs ont utilisé une méthode pour regarder à l'intérieur du « cerveau » de l'ordinateur et voir quels facteurs étaient les plus importants. Ils ont découvert que l'indice le plus crucial pour prédire le succès était simplement la quantité de pétrole et de graisse restant dans le sol. La présence de pétrole était bien plus influente que les autres facteurs, tels que l'humidité du sol ou le nombre de bactéries. Bien que le nombre de bactéries et le niveau d'humidité jouent un rôle, leur impact était secondaire par rapport à la concentration pure du contaminant. Le temps écoulé depuis le début du nettoyage était également un facteur, mais son importance découlait principalement du fait que le temps permet à la concentration de pétrole de diminuer naturellement. Cette découverte est significative car elle suggère que si les gestionnaires peuvent mesurer le niveau actuel de pétrole dans le sol, ils peuvent prédire de manière fiable le succès du nettoyage sans avoir besoin de mesurer constamment toutes les autres variables.
L'étude confirme que les prédictions de l'ordinateur n'étaient pas de simples coups de chance, mais reposaient sur une compréhension solide du processus physique. Les erreurs commises par le modèle étaient petites et aléatoires, plutôt que de suivre un schéma confus, ce qui indique que le modèle est stable et digne de confiance. Les chercheurs ont également noté que le modèle était plus performant que plusieurs autres méthodes informatiques standards qu'ils avaient testées, y compris des équations linéaires plus simples et d'autres types d'apprentissage automatique. Bien que l'étude soit basée sur des données provenant d'un ensemble spécifique d'échantillons de terrain, le succès de cette approche ouvre la voie à un nouveau type de surveillance. Au lieu de compter uniquement sur des tests de laboratoire manuels et lents, les équipes environnementales pourraient potentiellement utiliser ces outils prédictifs pour obtenir une vue quasi en temps réel de la progression d'un nettoyage, leur permettant d'intervenir rapidement si le processus stagne. Ce travail représente une étape vers un nettoyage des marées noires plus efficace et fondé sur les données, transformant un processus lent et incertain en un processus qui peut être guidé avec clarté et confiance.
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