人工智能可以提供关键洞察，揭示河流中复杂化学混合物如何影响水生生物，从而加强环境保护。
伯明翰大学的研究人员提出了一种新方法，展示了先进的人工智能（AI）技术如何通过观察对小水虱（即Daphnia）的影响，帮助检测河水中潜在危险的化学物质。
这项研究与中国生态环境科学研究中心（RCEES）和德国海尔姆霍茨环境研究中心（UFZ）的专家合作，检查了北京附近潮白河系统的水样。该河流系统受到了来自农业、生活垃圾和工业活动等多种来源的化学污染物的困扰。
伯明翰大学环境研究与公正中心主任、该研究的高级作者约翰·科尔本教授表示，希望这些初步发现最终能够导致技术，定期监测水中的有毒物质，这些有毒物可能会被忽视。
他说：“环境中包含了广泛的化学物质。我们不能仅通过观察一种物质来评估水的安全性。现在，我们可以评估环境水样中的所有化学物质，以揭示未知物质如何相互作用，产生对动物，包括人类的毒性。”
发表在《环境科学与技术》杂志上的研究表明，某些化学混合物可以共同影响水生物种的重要生物过程，这可以通过其基因活动进行评估。这些化学物质的相互作用可能导致的环境风险，可能比单独化学物质的影响更为显著。
研究团队选择水虱（Daphnia）作为实验对象，因为这些小甲壳类生物对水质变化敏感，并且与其他物种的基因相似，使其成为潜在环境风险的可靠指示物。
“我们新颖的方法利用水虱作为指示物种，发现环境中潜在的有毒物质，”伯明翰大学（UoB）及论文首作者李晓静博士解释道。“采用AI方法，我们能够确定哪些化学物质组可能对水生生物特别有害，即使在通常不会引起担忧的低浓度下。”
伯明翰大学AI算法的共同首作者和主要开发者周嘉锐博士提到：“我们的研究方法展示了复杂计算技术如何帮助解决紧迫的环境问题。通过同时分析大量生物和化学数据，我们可以增强对环境危险的理解和预测。”
该研究的另一位高级作者路易莎·奥尔西尼教授指出：“本研究的重要创新在于我们客观的数据驱动策略，揭示化学混合物的相关浓度如何造成危害。这一方法挑战了传统的生态毒理学，并为在法律上将水虱作为指示物种结合新的方法论，并铺平了道路。”
伯明翰大学的蒂莫西·威廉姆斯博士，以及该研究的共同作者补充道：“通常情况下，水生毒理学研究要么对高浓度的单一化学物质进行研究，以观察特定的生物反应，要么只评估暴露环境样本后的广泛影响，如死亡率和生殖变化。本研究的创新之处在于能够识别影响水生生物的关键化学类别，这些类别存在于实际环境混合物中，且浓度相对较低，同时也表征触发的分子变化。”
这些发现的影响可能通过以下方式增强环境保护：
- 揭示可能对水生生物有风险的之前未被识别的化学组合
- 促进更全面的环境监测
- 促进有关向水体排放化学物质的更为知情的法规制定
这项研究得到了皇家学会国际合作奖、欧盟地平线2020研究与创新计划以及自然环境研究委员会创新人才项目的资助。
