談起污水處理的大數(shù)據(jù)和人工智能，大家想到的大多是曝氣自動(dòng)化、投藥自動(dòng)化。但你有沒有聽過，圖像識(shí)別的AI技術(shù)如今在污水處理廠也得到應(yīng)用的呢？它的前景已經(jīng)受到多家水務(wù)工程公司的青睞，其中包括了丹麥的Ramboll公司，2021年，該公司發(fā)布了一款名為Opseyes的人工智能系統(tǒng)，聲稱僅憑顯微鏡拍攝的圖片，就能對(duì)污水廠生化池的污泥進(jìn)行快速分析。

小編在本期水星漫談里和大家看看他們是怎么做到的。

來自醫(yī)學(xué)界的靈感

這個(gè)名叫Opseyes的系統(tǒng)的創(chuàng)始人叫Bryan Arndt，他是Ramboll公司的管理顧問，有著豐富的污水廠運(yùn)行管理經(jīng)驗(yàn)。Bryan有個(gè)親生兄弟，是個(gè)放射科的醫(yī)生。

早在幾年前，Bryan和他的兄弟聊起了深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)，他的兄弟說圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)實(shí)實(shí)在在地幫助放射科醫(yī)生們分析人體圖像。這也讓Bryan意識(shí)到，這技術(shù)是不是能用到污水處理上呢？

污水廠哪里有圖像識(shí)別的需求呢？

答案在實(shí)驗(yàn)室的顯微鏡里。

縮短分析時(shí)間

如果你工作的污水廠的實(shí)驗(yàn)室配有顯微鏡，那么你可以借助它觀察微生物的組成，統(tǒng)計(jì)污水樣品中的原生動(dòng)物的組成情況，來判斷污泥泥齡及其沉降性能。

有些國(guó)外學(xué)者還將他們這些鏡檢經(jīng)驗(yàn)整理成類似下圖的對(duì)應(yīng)關(guān)系圖，幫助運(yùn)行人員了解污水廠的污泥處于什么狀態(tài)。如果你剛好是從事污水廠的微生物鏡檢工作的專家，對(duì)此圖應(yīng)該不會(huì)陌生。

在美國(guó)，雖然不少污水處理廠的實(shí)驗(yàn)室有顯微鏡，但真能識(shí)別出不同微生物的專家并不多，因此，當(dāng)污水處理廠若想要得到較為專業(yè)的微生物鏡檢報(bào)告，需要將污水樣品寄到相應(yīng)的第三方機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析。顯然這種做法相當(dāng)耗時(shí)，而且得五天以上 (因?yàn)橥ǔ＿€會(huì)分析其他指標(biāo)，包括BOD5)。對(duì)于追求實(shí)時(shí)性的污水運(yùn)行人員來說，這時(shí)間是耗不起的。

在他兄弟的啟發(fā)下，Bryan Arndt心想：能不能像其他行業(yè)那樣，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)來訓(xùn)練 AI ，讓AI識(shí)別出污水各種微生物的照片，并根據(jù)這些照片即時(shí)生成廢水分析的結(jié)果？

污水的大數(shù)據(jù)

Bryan Arndt的想法得到了公司的支持，并開始組建小團(tuán)隊(duì)。同時(shí)聯(lián)系美國(guó)各地污水廠的同行，邀請(qǐng)他們給他寄些污水廠的樣品。

基于這些樣品，他和他的團(tuán)隊(duì)在隨后的幾個(gè)月里，積累了6000多張圖片。在外行人看來，這些圖片絕對(duì)不是什么美圖，甚至有點(diǎn)惡心，但在小編看來，Bryan Arndt和他的團(tuán)隊(duì)做的是開荒牛的好事。他們把收集的圖片打包發(fā)給了位于德國(guó)的同事 Robin Schlenga。德國(guó)的團(tuán)隊(duì)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）來處理這些圖像文件。

這里又要說個(gè)題外話，這次圖像分析用到了英偉達(dá)公司的獨(dú)立顯卡。小編猜測(cè)也許是英偉達(dá)公司的品牌管理團(tuán)隊(duì)覺得污水處理和人工智能的跨界十分新奇，因此在2021年的2月和6月相繼在其官網(wǎng)博客報(bào)道了這個(gè)項(xiàng)目，甚至制作了音頻播客，這才讓小編了解到這則新聞，也才有了搬磚的素材。而小編也是因此才知道，顯卡的錢省不了，因?yàn)楹玫娘@卡確實(shí)能大大縮短數(shù)據(jù)分析時(shí)間的(應(yīng)該會(huì)比讓碼農(nóng)閑著白等劃算)。

沒那么簡(jiǎn)單

美國(guó)人Bryan Arndt剛聯(lián)系德國(guó)同事Robin Schlenga的時(shí)候，覺得這項(xiàng)目挺簡(jiǎn)單的——不就是給AI一些圖片，AI就能把圖片的細(xì)菌一一認(rèn)出來了嗎？Robin說遠(yuǎn)沒有這么簡(jiǎn)單，花了好些時(shí)間給Bryan解釋，才讓后者明白為何如果鏡檢專家不能為數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)提供足夠的標(biāo)簽信息，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)是沒法開展工作。

Robin在采訪中解釋了這背后的兩個(gè)原因：第一是定性的難度，因?yàn)轱@微鏡的圖片里往往有許多種細(xì)菌，而不是大家熟悉的簡(jiǎn)單的一圖一物的識(shí)別任務(wù)；第二是定量的難度，這個(gè)系統(tǒng)能認(rèn)出有什么細(xì)菌還不夠，必須需要根據(jù)圖片，判斷各種細(xì)菌的數(shù)量，分出個(gè)名次。

由于第一批圖片的質(zhì)量不能滿足數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的要求，所以Robin硬著頭皮要求Bryan重新采樣拍照。而這其實(shí)也讓Bryan很為難，因?yàn)樗惨蜱R檢專家們解釋一番，這些鏡檢專家雖然不懂AI，但長(zhǎng)年累月看過成千上萬(wàn)張微生物照片，已能輕松對(duì)每張圖片出現(xiàn)的微生物進(jìn)行描述，而Robin訓(xùn)練的AI最初只能認(rèn)出2-3種細(xì)菌，這難免會(huì)讓非AI專業(yè)的專家質(zhì)疑碼農(nóng)們的水平。幸好Bryan最終還是能做好兩邊的溝通工作，確保項(xiàng)目得以延續(xù)。

經(jīng)過超過一年半時(shí)間的開發(fā)，Opseyes總算達(dá)到了他們內(nèi)部滿意的版本——2020年9月，他們正式發(fā)布的1.0版。在此版本里，用戶將智能手機(jī)通過一個(gè)固定架綁在顯微鏡上，并對(duì)觀察到的樣本進(jìn)行拍照，照片經(jīng)上傳后，系統(tǒng)會(huì)在幾分鐘內(nèi)返回分析結(jié)果。

而早在2020年8月，一個(gè)叫Bruce The Water Guy的Up主分享了一個(gè)視頻——他收到了Opseyes的 內(nèi)測(cè)安裝包，邀請(qǐng)他進(jìn)行評(píng)測(cè)。下圖就是他在實(shí)驗(yàn)室拍的視頻截圖。可惜他在視頻里并沒有分享分析報(bào)告的內(nèi)容，而且表示他能收到的只是一份報(bào)告的初稿，還不算正式的報(bào)告。而除了這個(gè)視頻，小編也沒有再找到其他相關(guān)第三方評(píng)測(cè)結(jié)果的消息，因此無法評(píng)價(jià)這個(gè)軟件目前的實(shí)際分析水平。

未來的潛能

讀到這里，你是否會(huì)問：那么這套機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)除了識(shí)別污泥狀態(tài)，還有什么其他用途呢？

Bryan Arndt在采訪中也被問到此問題，他表示：他的團(tuán)隊(duì)正在考察能這套系統(tǒng)拓展到藻華爆發(fā)預(yù)警的可行性。

在小編看來，這套機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的當(dāng)務(wù)之急還是要積累更多令人信服的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，過早的收費(fèi)不利于自身系統(tǒng)的完善。盡管如此，它的面世還是帶來很多積極意義的，它不僅幫助運(yùn)行人員了解污水處理系統(tǒng)的運(yùn)行狀況，更重要的是讓污水處理行業(yè)進(jìn)一步認(rèn)識(shí)到專業(yè)知識(shí)和人工智能之間的邊際要消融。換句話說，以后會(huì)有越來越多既懂污水處理又懂計(jì)算機(jī)的人才需求。

Robin在采訪中也說到：“其實(shí)此前很多所謂的機(jī)器學(xué)習(xí)大多集中在互聯(lián)網(wǎng)和金融領(lǐng)域，工程領(lǐng)域是在最近才開始對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有更深入的探索和研究。” 他也表示非常歡迎更多的IT人才加入這些工程領(lǐng)域中來。

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