Depois de garantir a confiabilidade e a representatividade dos dados, os cientistas usaram algoritmos de aprendizado de máquina para identificar as áreas mais afetadas.
A equipe, liderada pelo cientista ambiental Deyi Hou, da Universidade Tsinghua, na China, se concentrou em áreas onde as concentrações de pelo menos um dos sete metais — arsênio, cádmio, cobalto, cromo, cobre, níquel e chumbo — excederam os limites recomendados para a saúde agrícola e humana.
Esses metais podem ser tóxicos para humanos, animais e plantas em diferentes doses e se espalhar para diferentes ecossistemas por meio de cadeias alimentares e água. Ao examinar as amostras usando inteligência artificial, os cientistas descobriram que entre 14% e 17% das terras aráveis do mundo são afetadas por pelo menos um desses elementos.