Группа исследователей разработала модель машинного обучения, которая прогнозирует зоны высокого риска в подземных водах, что может изменить подход к мониторингу качества воды. Анализируя ограниченные данные о пробах воды, модель может предсказать наличие неорганических загрязнителей, что позволит органам здравоохранения направлять тестирование на конкретные районы. Этот прорыв может значительно сократить затраты и время на оценку качества воды.

Модель, изначально примененная в Аризоне и Северной Каролине, использует данные за 140 лет для прогнозирования загрязнителей, таких как мышьяк и свинец. К примеру: исследования показали, что только 15−55% мест в США могут быть действительно безопасными.

Модель будет дорабатываться с данными из других регионов США и проходить тестирование в реальных условиях, с целью применения по всему миру.