Bagaimana kita boleh menggunakan AI untuk melawan pencemaran udara

Pencemaran udara kekal menjadi masalah hampir di mana-mana, walaupun isu alam sekitar lain seperti pemanasan global, kehilangan biodiversiti, degradasi tanah dan penggunaan sumber air tawar yang tidak mampan menjadi lebih ketara, Tetapi pencemaran udara kekal sebagai masalah yang patut kita ambil perhatian dan tindakan.

Menurut Pertubuhan Kesihatan Sedunia, 3 juta hingga 8 juta orang mati pramatang setiap tahun kerana udara yang mereka kerap sedut mengandungi bahan berbahaya yang boleh menjejaskan sistem pernafasan, menyebabkan penyakit radang atau menjejaskan sistem imun manusia .

Walaupun terdapat beberapa peraturan yang bertujuan untuk mengurangkan pelepasan bahan pencemar udara dan meletakkan had pada tahap kepekatan bahan pencemar udara ambien, pengukuran di seluruh Eropah masih kerap menunjukkan tahap kepekatan melebihi ambang untuk kesihatan manusia dan keselamatan pengeluaran makanan.

Seluruh dunia mempunyai masalah yang lebih besar. Kadangkala, sebagai contoh, di bandar-bandar besar di Asia Selatan dan Timur, Afrika dan Amerika Selatan, pencemaran adalah sangat teruk sehingga orang ramai tidak dapat bekerja atau mengemudi di jalanan.

Oleh itu, kami dinasihatkan untuk meneruskan malah memperluaskan pemantauan pencemaran udara dan seterusnya membangunkan alat yang diperlukan untuk menganalisis ukuran ini dan membuat ramalan tentang bahan pencemar udara untuk manfaat kumpulan yang terdedah Dapatkan memberi amaran dan mengambil tindakan balas. Dalam artikel ini, kita akan melihat bagaimana kecerdasan buatan boleh digunakan untuk memerangi pencemaran udara.

Kepintaran Buatan Mencegah dan Mengawal Pencemaran Udara

Mengenai pencemaran udara global, kami mempunyai banyak data tetapi terlalu sedikit. Untuk membina alat AI yang baik, AI memerlukan sejumlah besar data, dan adalah perlu untuk memahami data yang tersedia dan maklumat yang terkandung dalam data ini. Sejak 1980-an, rangkaian pemantauan pencemaran udara termasuk stesen tetap dan platform mudah alih telah ditubuhkan di banyak wilayah di seluruh dunia.

Walaupun instrumen satelit meliputi dunia, kekerapan pengukurannya tidak cukup tinggi, dan ketepatan pengukurannya berhampiran permukaan bumi tempat manusia menghirup udara juga terhad. Hampir tiada stesen pemantauan kualiti udara di banyak kawasan di dunia Malah di Eropah, di mana rangkaian stesen pemantauan agak padat, biasanya terdapat sepuluh atau bahkan seratus kilometer di antara stesen pemantauan bersebelahan.

Kecerdasan buatan boleh memainkan peranan dalam mengembangkan rangkaian pemantauan pencemaran udara global, sebagai contoh, sebagai cara untuk mentafsir isyarat pengukuran yang diperoleh daripada peranti penderia kos rendah moden. Peralatan sedemikian boleh digunakan untuk mengisi jurang pemantauan jika digunakan bersama-sama dengan pengukuran dari stesen tradisional.

Kecerdasan buatan boleh membantu menganalisis dan meramalkan pencemaran udara

Penjelasan dan ramalan pencemaran udara pada masa ini memerlukan model berangka yang kompleks, yang dipanggil model pengangkutan kimia, yang Model cuaca dan kimia pencemaran udara menggunakan kod komputer yang mengandungi beribu-ribu baris dan berjalan pada superkomputer terbesar di dunia.

Menggunakan AI untuk tujuan ini memberikan beberapa cabaran yang berbeza daripada yang biasa dilihat dalam aplikasi AI yang lain. Pada 1990-an, kaedah AI pertama kali diuji dalam konteks ramalan kualiti udara tempatan. Pada masa itu, algoritma pembelajaran mesin dan kuasa pengkomputeran adalah kira-kira sejuta kali lebih lemah daripada hari ini, jadi hasil pembelajaran mesin hanya lebih baik sedikit daripada yang diperoleh menggunakan kaedah statistik klasik.

Selepas 2012, apa yang dipanggil rangkaian neural convolutional membuat penemuan dalam tugas kecerdasan buatan biasa seperti pengecaman imej, dan saintis atmosfera mula berminat dengan kecerdasan buatan semula. Sejak 2018, beberapa kajian telah menunjukkan bahawa teknik pembelajaran mesin lanjutan sememangnya boleh menghasilkan ramalan pencemaran udara berkualiti tinggi secara tempatan.

Model pembelajaran mesin tidak lama lagi akan menyediakan penyelesaian alternatif yang lebih murah secara pengiraan untuk meramalkan pencemaran udara di sesuatu kawasan. Sistem sedemikian mungkin berfungsi paling baik dalam pendekatan hibrid, di mana maklumat cuaca datang daripada simulasi berangka tradisional, iaitu, ramalan cuaca dan maklumat kualiti udara datang daripada pengukuran.

Peluang dan risiko kecerdasan buatan dalam pengurusan pencemaran udara

Gabungan penderia pencemaran udara kos rendah dengan kecerdasan buatan dan model hibrid, Peta pencemaran udara yang lebih terperinci mungkin tersedia, dan oleh itu lebih banyak langkah mitigasi yang disasarkan daripada langkah yang mampu dimiliki pada masa ini.

Digabungkan dengan penderia fisiologi dan sistem maklumat perubatan, pemantauan pencemaran berasaskan AI akhirnya boleh membolehkan pengukuran terus dos bahan pencemar yang disedut, membantu kumpulan yang terdedah merancang aktiviti luar mereka dengan lebih baik dan mengelakkan persekitaran yang berbahaya. Malah, beberapa syarikat di Eropah dan tempat lain sudah pun mempromosikan maklumat kualiti udara berasaskan AI.

Walau bagaimanapun, pada ketika ini, kualiti sistem sedemikian sering dipersoalkan, dan terdapat sedikit maklumat tentang sejauh mana ia berfungsi dalam amalan. Seperti dalam kawasan aplikasi lain, bahaya terbesar dengan penyelesaian AI berlaku apabila kepercayaan buta. Oleh itu, adalah penting untuk kami memahami sepenuhnya keupayaan dan batasan sistem pemantauan kualiti udara berasaskan AI dan kami sentiasa mengawal tindakan kami.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana kita boleh menggunakan AI untuk melawan pencemaran udara. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!