Использование инструментов искусственного интеллекта для борьбы с загрязнением воздуха по всему миру

В 2023 году загрязнение воздуха способствовало более чем 7 миллионов смертей во всем мире. Но в эпоху искусственного интеллекта (ИИ) можно было бы разработать умные и эффективные системы мониторинга качества воздуха, позволяющие более быстро и точно обнаруживать загрязнители воздуха.

Наземные системы мониторинга качества воздуха предоставить данные об уровне загрязнителей воздуха, присутствующих в тропосфере – самом плотном слое атмосферы Земли, простирающемся примерно на 8 миль от поверхности. Но алгоритмы машинного обучения (ML) могут быть объединены с современными системами мониторинга качества воздуха, чтобы отслеживать изменения в атмосфере и обеспечивать раннее предупреждение об опасностях загрязнения воздуха.

Подобная интеграция ИИ с существующими системами мониторинга качества воздуха может привести к улучшениям в четырех ключевых областях:

Модели искусственного интеллекта и машинного обучения могут обрабатывать большие объемы данных, например, те, которые в настоящее время генерируются датчиками качества воздуха. Это можно сделать в более высокая скорость быстро обнаруживать изменения в уровнях загрязняющих веществ в воздухе, что позволит правительствам быстрее принять меры по улучшению качества воздуха.

Модели искусственного интеллекта могут использовать данные датчиков, чтобы сделать информацию мониторинга качества воздуха более доступной для более широкой аудитории. Автоматизация этого процесса с помощью ИИ снижает стоимость вмешательства человека в анализ данных.

Алгоритмы искусственного интеллекта могут улучшить сбор данных и анализ загрязнителей воздуха, гарантируя, что пользователи получают более точную информацию. Недавние исследования показали, что точность Прогнозы качества воздуха могут быть улучшены с помощью моделей машинного обучения.

Модели искусственного интеллекта могут предоставить основанную на данных информацию, которая поможет государственным органам и предприятиям быстрее принимать обоснованные решения, защищая людей от опасных уровней загрязнения воздуха.

Многие страны уже начали осознавать эти преимущества, интегрируя искусственный интеллект в свои системы мониторинга качества воздуха. Это помогает им собирать больше данных в режиме реального времени, которые можно анализировать и использовать для принятия решений по защите людей от воздействия загрязнения воздуха.

Южноафриканские ученые разработали Воздухнапример. Эта относительно экономически эффективная система контролирует качество воздуха и делает прогнозы относительно будущих горячих точек загрязнения. Автоматизированная система прогнозирования качества воздуха под названием ИИ-Эйр Китайские исследователи также разработали программу, целью которой является улучшение прогнозирования концентраций загрязняющих веществ.

AirQo является еще одним примером существующей системы в этой области, которая используется в Африке. Целью проекта является использование искусственного интеллекта для информирования лиц, принимающих решения, о способах решения проблем, связанных со здоровьем, связанных с загрязнением воздуха, в более чем 16 африканских городах. Платформа делает это путем объединения недорогих датчиков, алгоритмов искусственного интеллекта и удобных интерфейсов для анализа данных о качестве воздуха.

Еще одной развивающейся областью является спутниковый мониторинг качества воздуха. Команда исследователей из Китая и Японии разработала АИРТранснапример. Этот инструмент на базе искусственного интеллекта успешно использует спутники для сбора информации о концентрации аэрозолей и их размере, что делает его эффективным решением для мониторинга загрязняющих веществ и систем раннего предупреждения. Это может помочь предсказать тенденции загрязнения для конкретного города путем анализа предыдущих наборов данных.

В Корее, исследователи использовали комбинацию алгоритмов искусственного интеллекта для прогнозирования загрязнителей воздуха и разработки систем мониторинга качества воздуха и раннего предупреждения, в то время как аналогичные Прогнозы загрязнения на основе искусственного интеллекта при использовании в Китае точность прогнозов выросла до 92% за 18 месяцев.

Несмотря на этот прогресс, все еще существуют проблемы с интеграцией ИИ в системы мониторинга качества воздуха. Модели искусственного интеллекта нуждаются большие объемы точных наборов данных для эффективного обучения, и доступность таких данных может стать препятствием. Создание системы мониторинга качества воздуха на основе искусственного интеллекта также очень важно. дорогостоящий потому что они требуют ресурсов центра обработки данных и большого количества электроэнергии.

Кроме того, существует отсутствие квалифицированного персонала за разработку алгоритмов машинного обучения и обслуживание сенсорного оборудования. Можно интегрировать системы мониторинга качества воздуха на основе искусственного интеллекта в существующую инфраструктуру. дорогой и сложный тоже.

Эти проблемы необходимо решить, чтобы системы мониторинга качества воздуха на основе искусственного интеллекта были эффективными, точными и доступными.

Обеспечивая прогнозный анализ в режиме реального времени, ИИ уже совершает революцию в мониторинге и прогнозировании качества воздуха во всем мире, что может помочь в достижении целей устойчивого развития. Будущие инновации могут включать прогнозные модели для мониторинга качества воздуха и более широкое использование датчиков Интернета вещей в существующей инфраструктуре.

Дальше, Дроны с искусственным интеллектом могут помочь обнаружить загрязнители воздуха в труднодоступных или отдаленных районах, а собираемые ими данные можно будет анализировать с использованием алгоритмов искусственного интеллекта. Умные города и Интернет вещей может также позволить развернуть сети недорогих датчиков качества воздуха. Эти датчики будут предоставлять непрерывные данные в режиме реального времени об уровнях загрязнения воздуха в городе.

ИИ совершает революцию в системах мониторинга качества воздуха, позволяя анализировать данные с высоким разрешением в режиме реального времени. Благодаря интеграции с Интернетом вещей (IoT) и большими данными системы мониторинга качества воздуха могут стать более эффективными. Такое развитие систем мониторинга качества воздуха позволит правительствам, учреждениям и экологическим агентствам принимать своевременные решения и улучшать здоровье населения.