KI und die Luft, die wir atmeten

KI und die Luft, die wir atmeten

Zeitstempel: 16. August 2023 1:48
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Künstliche Intelligenz (KI) hat die Chance, die Umweltbemühungen gegen die Luftverschmutzung zu revolutionieren. Seine einzigartigen Anwendungen heben es von anderen aktuellen Technologien ab und machen es trotz einiger Implementierungshindernisse zur idealen Wahl.

Wie wirkt sich Luftverschmutzung auf uns aus?

Luftverschmutzung ist ein erhebliches Problem, da sie negative Auswirkungen auf die Umwelt und die Gesundheit hat. Viele Menschen leben in Gebieten mit anhaltenden Qualitätsproblemen. Stand Juli 2023, hat die US-Umweltschutzbehörde ermittelt 15 Landkreise überschreiten sichere Schadstoffwerte, von der fast 21 Millionen Menschen betroffen sind.

Allerdings können Schadstoffe mehr Menschen betreffen, als die meisten öffentlichen Zahlen zeigen. Im Jahr 2023 analysierte der Natural Resources Defense Council die Daten der EPA und kam zu dem Ergebnis weitere 8 Millionen Amerikaner allein durch Ruß gefährliche Mengen an Luftverschmutzung einatmen.

Warum brauchen wir eine neue Lösung?

Die meisten Menschen atmen Schadstoffe ein, ohne es zu merken. Tatsächlich, 90% der Weltbevölkerung atmet Luft mit einem Schadstoffgehalt ein, der über den Richtlinien der Weltgesundheitsorganisation liegt. Diese Statistik ist besorgniserregend, wenn man bedenkt, dass selbst eine kurzfristige Exposition dauerhafte negative Auswirkungen auf die Gesundheit haben kann.

Während sichtbare Schadstoffe wie Smog oder Ruß möglicherweise vermieden werden können, sind die meisten – wie Kohlendioxid oder Stickoxide – für das menschliche Auge unsichtbar. Die Menschen benötigen technische Hilfe, um dieses Problem zu erkennen, zu messen und zu bewältigen, um ihre Gesundheit zu verbessern.

Die aktuelle Technologie kann einfach nicht die Leistung erbringen, die die Welt benötigt. Beispielsweise stellte das Government Accountability Office der USA fest, dass das Luftqualitätsüberwachungssystem des Landes unzureichend ist. Es liefert nicht genügend relevante Daten für Forscher oder die Öffentlichkeit zur effektiven Nutzung.

Die meisten Menschen wünschen sich eine langfristige technologische Lösung, die in der Lage ist, aktuelle Luftverschmutzungsdaten zu sammeln, zu speichern und darauf zu reagieren. Typischerweise wäre die Installation solcher Geräte kostspielig und schwierig. Allerdings kann KI diese Anforderungen erfüllen und weist nicht dieselben Einschränkungen auf.

Kann KI helfen, die Luftverschmutzung zu beseitigen?

KI kann Menschen auf der ganzen Welt helfen, die Luftverschmutzung zu beseitigen. Diese Modelle basieren auf Daten und intelligenten Analysen, entscheidenden Faktoren bei der Bewältigung eines so weit verbreiteten Problems. Dabei handelt es sich nicht nur um eine mögliche Lösung – Forscher und Ingenieure auf der ganzen Welt haben separate Modelle als Machbarkeitsnachweis entwickelt. 

Beispielsweise haben Ingenieure der Cornell University KI entwickelt ist in der Lage, PM2.5 genau zu messen – Feine Schadstoffpartikel, die kleiner als die Breite eines menschlichen Haares sind – in städtischen Gebieten. Während die bisherige Technologie schwer, sperrig und komplex war, ist dieses Modell einfach und zugänglich.

Wie kann KI die Luftverschmutzung reduzieren?

KI kann Schadstoffwerte erkennen, messen und verwalten, um die Luftverschmutzung zu reduzieren. Darüber hinaus kann es Forschungs- und Wartungsbemühungen unterstützen, um die aktuelle Technologie zu unterstützen.

AI kann Quellen der Luftverschmutzung genau identifizierenDies ermöglicht es staatlichen Umweltbehörden, schnell mit Eindämmungsmaßnahmen zu reagieren. Da sich diese Technologie kontinuierlich an neue Informationen anpassen und schnell lernen kann, kann sie auf geringfügige Änderungen in Echtzeit reagieren. 

Es kann die betroffenen Parteien alarmieren, wenn die Schadstoffbelastung in bestimmten Bereichen plötzlich ansteigt oder dauerhaft auftritt. Angenommen, eine kleine Stadt in der Nähe einer Produktionsanlage überschreitet trotz fehlender Autobahnen oder hoher Bevölkerungszahl regelmäßig die zulässigen Luftqualitätswerte. Sobald AI die Beamten auf die Fabrik als wahrscheinlichsten Schuldigen hinweist, könnten sie Maßnahmen zur Luftverschmutzung umsetzen, um die Gesundheit der Menschen vor Ort zu schützen.

  • Messung

Da die Luftverschmutzungswerte im Allgemeinen konstant bleiben, sofern kein außergewöhnliches Ereignis eintritt, kann die KI problemlos anhand historischer und aktueller Statistiken trainieren, um zukünftige Änderungen vorherzusagen. Es kann riesige Datensätze schnell interpretieren, um zu präzisen Schlussfolgerungen zu gelangen. 

Echtzeitaktualisierungen der Schadstoffmessungen wären für die öffentliche Sicherheit von Vorteil. Mit diesem Ansatz könnten Beamte bestimmte Bevölkerungsgruppen vor drohenden Verschlechterungen der Luftqualität warnen und so ihre Gesundheit verbessern. Darüber hinaus haben sie mehr Zeit, Maßnahmen zum besseren Schutz der Umwelt zu ergreifen.

  • Management

Die meisten Forscher nutzen tiefe neuronale Netze, wenn sie die Luftverschmutzung mit KI bewältigen. Kein Wunder, wenn man sie bedenkt haben die höchste Leistungsquote aus jeder anderen Teilmenge. Da sie wie das menschliche Gehirn funktionieren, können sie Lösungen zur Schadstoffreduzierung identifizieren und priorisieren.

Da Luftqualitätsüberwachungssysteme oft nicht genügend Informationen sammeln, müssen die Menschen oft selbst recherchieren, um ein Modell zu erstellen. Dadurch wird die Gesamtgenauigkeit möglicherweise nicht beeinträchtigt. Als Reaktion darauf können Forscher KI nutzen, um synthetische Daten zu erstellen. 

AI kann präzise künstliche Datensätze erzeugen auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten. Anstatt sich auf öffentlich verfügbare Informationen zu verlassen, können sie ihren Algorithmus schnell auf lebensechte Statistiken trainieren, um einen genauen Gesamtüberblick zu erhalten.  

  • Wartung

Ingenieure, die an Luftqualitätsüberwachungssystemen arbeiten, können KI für die Wartung nutzen. Obwohl diese Methode das Gesamtproblem nicht direkt angeht, trägt sie dennoch zur Lösung bei. Nutzung prädiktiver Analysen, a Ein maschinelles Lernmodell kann genau projizieren wann das Gerät gewartet werden muss. Da es sich im Wesentlichen um Datenerfassungseinheiten handelt, bietet dieser Ansatz zirkuläre Vorteile. 

Gibt es Hindernisse bei der KI-Implementierung?

Bei der Implementierung von KI gibt es einige erhebliche Hindernisse, die vor allem auf die Datenisolation zurückzuführen sind. Umweltinstitutionen führen ihre Recherchen oft selbstständig durch, was bedeutet, dass sie keine Erkenntnisse oder Statistiken weitergeben. Diese Praxis führt zu Datensilos, in denen wertvolle Informationen in kleinen, unzugänglichen Taschen stecken. 

KI könnte die Luftqualität anhand bereits vorhandener historischer Daten, Standort-, Verkehrs- und Wetterstatistiken präzise vorhersagen. Das Problem besteht jedoch darin, dass derzeit alles in Silos untergebracht ist. Dieses Phänomen der Informationsisolation könnte den Fortschritt zurückwerfen, da Modelle nur dann effektiv sind, wenn sie über hochwertige Datensätze verfügen, auf denen sie trainieren können.

Ist der Einsatz von KI zur Reduzierung der Luftverschmutzung riskant?

Obwohl KI eine ideale Lösung für die Luftverschmutzung ist, birgt sie einige Risiken. Es kann sein, dass das Training auf ungenauen Daten basiert, was sich negativ auf die Leistung auswirkt. Forscher können seiner Logik auch oft nicht folgen, um betriebliche Probleme zu diagnostizieren.

Das Black-Box-Problem, mit dem KI häufig konfrontiert ist, ist unglaublich auffällig bei tiefen neuronalen Netzen – eine der am häufigsten eingesetzten Untergruppen zur Bekämpfung der Luftverschmutzung. Da es nahezu unmöglich ist, die Logik solcher Modelle nachzuvollziehen, riskieren Forscher und Ingenieure eine ungenaue Funktionsweise. 

Was passiert, wenn Trainingsdaten Fehlkalkulationen oder zugrunde liegende Verzerrungen aufweisen? Das Black-Box-Problem erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass solche Dinge verborgen bleiben. Darüber hinaus erschwert es routinemäßige und ungeplante Wartungsarbeiten, da es schwierig sein kann, den Ursprung der Probleme zu ermitteln.

Warum KI anstelle anderer Technologien verwenden?

Trotz ihrer Nachteile ist KI immer noch die ideale Wahl gegenüber anderen modernen Technologien. Beispielsweise würde ein umfassender Installationsprozess für Geräte für das Internet der Dinge (IoT) ewig dauern, unglaublich teuer sein und wahrscheinlich die Umwelt schädigen. Darüber hinaus sind sie bei weitem nicht so effektiv.

Auch wenn IoT-Sensoren kostengünstig sind, ihre Genauigkeit sinkt regelmäßig aufgrund von Wettereinflüssen, Schaltkreisproblemen und Schadstoffvermischung. Die KI kann auch bei schlechtem Wetter weiterhin effizient funktionieren und kleinere Abweichungen erkennen, wenn sie leistungsstark ist oder ausreichend trainiert ist. 

Hat KI in diesem Bereich Potenzial?

Obwohl es mehrere Hindernisse für den umfassenden Einsatz von KI bei der Überwachung der Luftqualität gibt, könnte sie für diesen Bereich dennoch revolutionär sein. Seine Vorhersage- und Analysefähigkeiten sind einzigartig und machen es zu einer der einzigen anwendbaren Technologien. Darüber hinaus ist es aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und Praktikabilität zugänglich, was unerlässlich ist, wenn die meisten Anstrengungen isoliert erfolgen. 

Es ist vielleicht nicht die perfekte Lösung, aber sie gehört zu den besten, die es gibt. Die Modernisierung der Ausrüstung wird nur den Forschern und der Bevölkerung zugute kommen, sodass ihre Integration möglicherweise sogar notwendig ist. Schließlich, 99% der Menschen weltweit Atmen Sie Luft mit einem gewissen Anteil gefährlicher Schadstoffe ein – eine schnelle Lösung ist entscheidend.

Besser atmen mit KI

Da Luftverschmutzung ein so großes und weitverbreitetes Problem ist, bedarf es einer wirksamen Lösung. KI ist in diesem Szenario die ideale Wahl, da sie unabhängig und mit großer Präzision agieren kann. Letztendlich könnte seine umfassende Nutzung der ganzen Welt zugute kommen. 

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