POP-Profiling - Kontaminationen auf der Spur. Nutzung von Methoden der künstlichen Intelligenz zur Profilanalyse von PCB-Belastungen mit Erarbeitung von Auswerteverfahren und Erstellung von IT-Werkzeugen

Description: Polychlorierte Biphenyle (PCB) sind als persistente organische Schadstoffe (POP) global verbreitet und belasten auch nach Produktionsstopps und Verwendungsverboten weiterhin die Umwelt und die menschliche Gesundheit. Um heutige Belastungen durch PCB erkennen und mindern zu können, ist es wichtig, den Weg von ihren Quellen zu ihren Senken durch die menschliche und natürliche Umwelt nachvollziehbar zu machen. Technisch produzierte PCB waren Gemische aus verschiedenen Kongeneren, deren relative Anteile in den jeweiligen Produkten ein charakteristisches Profil darstellen. Somit ist es prinzipiell möglich, durch Analysen der Profile von PCB-Belastungen aufzuzeigen, auf welche Ursachen diese möglicherweise zurückgehen. Allerdings erfordert dies eine komplexe Auswertung von umfangreichen mehrdimensionalen Datenbeständen. Im Projekt soll diese Herausforderung mit Methoden der künstlichen Intelligenz angegangen werden, indem u.a. mittels 'machine learning' sowie in 'self-organizing maps' (SOM) Ähnlichkeiten von Belastungs- und potenziellen Quellenprofilen ermittelt und als Grundlage weiterer wissenschaftlicher Auswertungen visualisiert werden. Als Datengrundlage für das Projekt dient die POP-Dioxin-Datenbank des Bundes und der Länder, ergänzt durch Daten aus der wissenschaftlichen Literatur. Zusätzlich der fachlichen Erarbeitung des Auswerteverfahrens soll eine IT-Anwendung erstellt werden, mit der analoge Analysen auch für andere Schadstoffklassen in der POP-Dioxin-Datenbank und anderen geeigneten Datenbeständen durchgeführt werden können.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Polychlorierte Biphenyle ? Anwendungsverbot ? Persistenter organischer Schadstoff ? Kausalanalyse ? Künstliche Intelligenz ? Menschliche Gesundheit ? Schadstoffquelle ? Verunreinigung ? PCB-Belastungen ? POP-Profiling ?

Region: Brandenburg

Bounding boxes: 13.01582° .. 13.01582° x 52.45905° .. 52.45905°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Bundesministerium für Umwelt, Klimaschutz, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMUKN) / Umweltbundesamt (UBA) (Finanzielle Förderung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)
• VPC GmbH (Projektverantwortung)

Time ranges: 2021-04-01 - 2024-03-31

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: POP-Profiling - Tracking down contaminations. Use of artificial intelligence methods for profile analysis of PCB contaminations, with development of evaluation procedures and creation of IT tools
  Description: Polychlorinated biphenyls (PCBs) have spread globally as persistent organic pollutants (POPs) and constitute a burden on environment and human health even after production stops and use bans. To identify and mitigate current PCB exposures, it is important to trace the path of these pollutants from their sources to their sinks through man-made and natural environment. Technically produced PCBs were mixtures of different congeners whose relative proportions in the respective products constitute a characteristic profile. Thus, in principle, it is possible to link PCB contaminations to their possible causes by analysing these profiles. However, this requires a complex evaluation of extensive multidimensional data sets. In this project, artificial intelligence methods shall be used to tackle this challenge by using machine learning and self-organizing maps (SOM) to identify similarities between contamination and potential source profiles and visualise them as a basis for further scientific analysis. The data basis for the project is the POP-dioxin database of the federal and state governments, supplemented by data from the scientific literature. In addition to the technical development of the evaluation procedure, an IT tool shall be created which can be used for analogous analyses on other pollutant classes in the POP-dioxin database and other suitable data sets. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1087667

Status

Aktiv

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