Dr Dejan Vukobratović sa Fakulteta tehničkih nauka u Novom Sadu rukovodi projektom čiji je cilj da u potpunosti promeni način na koji merimo kvalitet rečnih voda: umesto stacionarnih mernih stanica, podatke možemo dobijati u realnom vremenu, sa bilo koje lokacije na rečnom toku i u bilo kom trenutku.
Kao najveća reka koja protiče kroz Srbiju, Dunav u svom toku prolazi kroz, i susreće neke od naših najvećih gradova: Novi Sad, Beograd, Pančevo, Smederevo… Ali pored Dunava, svi ovi gradovi dele još jednu osobinu: nijedan od njih nema sistem za prečišćivanje komunalnih i otpadnih voda.
Beograd otpušta svoj otpad u rečni tok
Nažalost, Beograd se tu posebno izdvaja kao jedina evropska prestonica koja svoj otpad ispušta direktno u rečni tok. Kanali Dunava kojima je ispresecana Vojvodina već decenijama su mesta zagađenja industrijskim otpadom, zbog kojih su dobijali oznake „crnih ekoloških tačaka”.
Međutim, Dunav je i velika i moćna reka, i on može da akumulira daleko više zagađenja nego što bismo možda pretpostavili. Samim tim, i pored raširenog i nekontrolisanog zagađenja, on je i dalje svakog leta jedno veliko kupalište za hiljade građana Srbije, a njegove vode koriste se za najrazličitije namene, uključujući i u poljoprivredi.
Ali s’ obzirom na ove raznolike činjenice, ostaje pitanje – koliko zapravo znamo o kvalitetu dunavske vode?
Jedini pravi odgovor je: nedovoljno. O zagađenosti Dunava možemo se informisati pre svega preko Agencije za zaštitu životne sredine, koja upravlja sa ukupno 10 stacionarnih mernih stanica od Bezdana do Radujevca, kao i preko sezonskih merenja zdravstvenih institucija koja izdaju preporuke (i neretko zabrane) kupanja pri dunavskim plažama.
Projekat REWARDING
Naučni projekat REWARDING, koji sprovodimo na Fakultetu tehničkih nauka u Novom Sadu u saradnji sa Istraživačko-razvojnim institutom za veštačku inteligenciju Srbije, a koji podržava Fond za nauku Republike Srbije, ima za cilj da temeljno unapredi naše znanje o zagađenosti Dunava, pa i drugih rečnih tokova u Srbiji, i to uz pomoć savremenih tehnologija: dronova, informacione i komunikacione mreže i mašinskog učenja (veštačke inteligencije).
Okosnicu merenja čine dronovi i mobilne senzorske platforme na plutajućim bovama
Postojeći sistemi za praćenje kvaliteta površinskih voda u Srbiji trenutno ne pružaju potpunu sliku o zagađujućim materijama i zagađivačima na celokupnom toku reka, a to se posebno odnosi na ekološke „crne tačke”.
Praćenje kvaliteta vode u realnom vremenu
U okviru projekta REWARDING, plan je da se merenje kvaliteta vode u potpunosti promeni – da se omogući praćenje ključnih indikatora kvaliteta vode u realnom vremenu, sa bilo koje lokacije na rečnom toku i bilo kada.
Projektni tim trenutno radi na dizajnu, postavci, implementaciji i demonstraciji pilot sistema na toku Dunava između Novog Sada i Zemuna, a čiju okosnicu čine dva naizgled jednostavna alata.
Jedno su mobilne senzorske platforme postavljene na pametne plutajuće bove, koje same uzimaju uzorke vode, iz njih prikupljaju podatke i prenose ih sa bova direktno putem mobilne mreže ka udaljenim serverima; drugi alat su dronovi koji pored prikupljanja uzoraka služe i kao podrška komunikaciji između bova i mreže (posebno važno za lokacije sa lošom pokrivenošću).
Aplikacija koja korisnicima daje podatke
Konačni proizvod projekta je aplikacija okrenuta krajnjem korisniku koja prikazuje podatke, trendove, predviđanja, potencijalna prekoračenja graničnih vrednosti i alarme o rečnim vodama.
Ali naš projekat ne čine samo bove i dronovi. U domenu analitike podataka, projekat podrazumeva i moderne tehnike bazirane na algoritmima iz domena mašinskog učenja i veštačke inteligencije, a koje bi se koristile za detekciju promena kvaliteta vode, analizu, praćenje pa i predviđanje budućih vrednosti zagađenja.
Ukratko, ključni parametri za evaluaciju kvaliteta vode prikupljaju se na mobilnim senzorskim platformama, po potrebi se lokalno obrađuju, a zatim prenose, ili direktno ili posredstvom dronova, preko mobilne mreže do centralne lokacije za obradu podataka. Tamo se ti podaci skladište i koriste kao ulazni podaci za treniranje modela baziranih na algoritmima mašinskog učenja i veštačke inteligencije.
Konačni proizvod celog ovog postupka je aplikacija – vizuelni interfejs okrenut krajnjem korisniku koji prikazuje podatke, trendove, predviđanja, potencijalna prekoračenja graničnih vrednosti i alarme…
Koji je cilj ovog projekta?
Naš cilj je da na ovaj način ponudimo pravovremene i relevantne informacije ne samo građanima, već i nadležnim službama i institucijama (Ministarstvu i Agenciji za zaštitu životne sredine), lokalnim vlastima, nevladinom sektoru, privredi, sektoru turizma, kao i međunarodnoj i domaćoj naučnoj zajednici.
Kada su u pitanju donosioci odluka, a posebno lokalne vlasti, ovakav pristup bi doprineo unapređenju kvaliteta odluka, tj. boljem upravljanju rečnim tokovima, planiranju, obaveštavanju – jer je u pitanju drastično poboljšanje, kako u količini dostupnih podataka tako i u kapacitetima za njihovo tumačenje (mašinsko učenje).
Prikupljeni podaci bili bi iskorišćeni da se oceni i predvidi kvalitet vode, procene trendovi i alarmira javnost – i sve to u formi koja je bliska krajnjim korisnicima
U okviru ovog projekta razvijamo i nov pristup evaluaciji kvaliteta rečne vode. Cilj je da se uspostavi nov i dostupan standard za procenu rizika, da se poboljšaju modeli kvaliteta vode i tehnike procene štete, kao i da se javnost pravovremeno obaveštava i alarmira o statusu vodnih tela.
Kvalitet vode rečnih tokova Srbije će se pratiti i predviđati korišćenjem posebnog Indeksa kvaliteta vode, kreiranog u okviru ovog projekta. Razvoj ovog indeksa podrazumeva nekoliko koraka.
Prvo će se postojeći, istorijski podaci prikupiti iz javno dostupnih baza podataka Agencije za zaštitu životne sredine, Republičkog hidrometeorološkog zavoda, Evropske agencije za zaštitu životne sredine i Međunarodne komisije za zaštitu reke Dunav.
Detektovanje najkritičnijih lokacija
Zajedno sa podacima sa instaliranih mobilnih senzorskih platformi, oni će biti iskorišćeni kako bi se odabrali i potvrdili ključni parametri kvaliteta vode u Srbiji, dok će platforme, bove i dronovi biti upotrebljeni kako bi se detektovale najkritičnije lokacije za praćenje kvaliteta vode, što će povećati i prostornu i vremensku rezoluciju prethodno prikupljenih podataka.
U krajnjoj instanci, na ove podatke biće primenjeno mašinsko učenje, koja treba da ostvari sledeće rezultate: (1) da popuni nepostojeća merenja parametara kvaliteta rečnih voda; (2) da predvidi buduće vrednosti parametara na osnovu velikog skupa merenih podataka, (3) da prati kvalitet rečnih voda u realnom vremenu i da prepoznaje sezonske ili nagle promene i (4) da alarmira o incidentnim događajima (kada dolazi do naglog pogoršanja ključnih parametara kvaliteta).
Sve ovo je rezultat opsega podataka: ovakve analize i tehnike moguće su jedino zato što bi se ovim projektom značajno uvećao skup podataka o kvalitetu voda na rekama. Pored istorijskih podataka i onih prikupljenih sa bova i dronova, u ove svrhe mogu se upotrebiti i satelitska osmatranja, čiji produkti omogućavaju praćenje voda na velikim prostornim skalama.
Ukoliko bi alati razvijeni u okviru projekta REWARDING bili naširoko primenjeni, rezultat bi mogao da bude drastično podizanje svesti o zagađenju površinskih voda u Srbiji – a tako nešto je, nažalost, danas preko potrebno. Ali i dalje od toga, ovi alati bi mogli da omoguće i uspostavljanje održivog sistema zaštite životne sredine, u koji bi mogli da se uključe svi relevantni akteri – od države i privrede do lokalnih uprava i samih građana.
Ovaj članak potpisuju članovi tima projekta REWARDING sa Fakulteta tehničkih nauka u Novom Sadu i sa Istraživačko-razvojnog instituta za veštačku inteligenciju Srbije.
Autor: Dr Dejan Vukobratović
