Tekoäly ja hengittämämme ilma

Tekoälyllä (AI) on mahdollisuus mullistaa ympäristötyöt ilmansaasteita vastaan. Sen ainutlaatuiset sovellukset erottavat sen muusta nykytekniikasta, mikä tekee siitä ihanteellisen valinnan joistakin toteutusesteistä huolimatta.

Miten ilmansaasteet vaikuttavat meihin?

Ilman saastuminen on merkittävä ongelma, koska sillä on haitallisia ympäristö- ja terveysvaikutuksia. Monet ihmiset asuvat alueilla, joilla on jatkuvasti laatuongelmia. Heinäkuussa 2023 Yhdysvaltain ympäristönsuojeluvirasto on tunnistanut 15 maakuntaa ylittävät turvalliset saastetasot, vaikuttaa lähes 21 miljoonaan ihmiseen.

Saasteet voivat kuitenkin vaikuttaa useampaan ihmiseen kuin useimmat julkiset luvut osoittavat. Vuonna 2023 Natural Resources Defense Council analysoi EPA:n tietoja, havainto lisäksi 8 miljoonaa amerikkalaista hengittää vaarallisia ilmansaasteita pelkästään noesta.

Miksi tarvitsemme uuden ratkaisun?

Useimmat ihmiset hengittävät saasteita ja epäpuhtauksia edes huomaamatta sitä. Itse asiassa, 90% maailman väestöstä hengittää ilmaa, jonka saastetaso ylittää Maailman terveysjärjestön ohjeistuksen. Tämä tilasto on huolestuttava, sillä lyhytaikaisellakin altistumisella voi olla pysyviä haitallisia terveysvaikutuksia.

Vaikka näkyvien epäpuhtauksien, kuten savusumun tai noen, välttäminen saattaa olla mahdollista, useimmat - kuten hiilidioksidi tai typen oksidit - ovat ihmissilmälle näkymättömiä. Ihmiset tarvitsevat teknistä apua tämän ongelman havaitsemiseksi, mittaamiseksi ja hallitsemiseksi terveytensä parantamiseksi.

Nykytekniikka ei yksinkertaisesti voi toimia niin kuin maailma tarvitsee sitä. Esimerkiksi Yhdysvaltain hallituksen tilivelvollisuusvirasto havaitsi, että maan ilmanlaadun seurantajärjestelmä on huonompi. Se ei tarjoa tarpeeksi relevanttia dataa tutkijoiden tai yleisön tehokkaaseen käyttöön.

Useimmat ihmiset haluavat pitkän aikavälin teknologisen ratkaisun, joka pystyy keräämään, tallentamaan ja toimimaan ajantasaisten ilmansaastetietojen perusteella. Tyypillisesti tällaiset laitteet olisivat kalliita ja haastavia asentaa. Tekoäly voi kuitenkin vastata näihin tarpeisiin, eikä sillä ole samoja rajoituksia.

Voiko tekoäly auttaa pääsemään eroon ilmansaasteista?

Tekoäly voi auttaa ihmisiä ympäri maailmaa pääsemään eroon ilmansaasteista. Nämä mallit viihtyvät datan ja älykkään analyysin avulla, jotka ovat ratkaisevia tekijöitä käsiteltäessä näin laajaa ongelmaa. Se ei myöskään ole vain mahdollinen ratkaisu – tutkijat ja insinöörit ympäri maailmaa ovat kehittäneet erikseen malleja konseptin todisteeksi. 

Esimerkiksi Cornellin yliopiston insinöörit kehittivät tekoälyä pystyy mittaamaan tarkasti PM2.5:n — hiuksen leveyttä pienemmät saastehiukkaset — kaupunkialueilla. Vaikka edellinen tekniikka oli raskasta, tilaa vievää ja monimutkaista, tämä malli on yksinkertainen ja helposti saatavilla.

Kuinka tekoäly voi vähentää ilmansaasteita?

Tekoäly voi havaita, mitata ja hallita epäpuhtauksien tasoja ilmansaasteiden vähentämiseksi. Lisäksi se voi tukea tutkimus- ja ylläpitotoimia nykyisen teknologian tukemiseksi.

Voin tunnistaa tarkasti ilmansaasteiden lähteet, jolloin valtion ympäristövirastot voivat reagoida nopeasti eristämistoimenpiteillä. Koska tämä tekniikka voi jatkuvasti mukautua uuteen tietoon ja oppia nopeasti, se voi reagoida pieniin reaaliaikaisiin muutoksiin. 

Se voi varoittaa asianomaisia ​​osapuolia, jos epäpuhtauksia äkillisesti nousee tai esiintyy jatkuvasti tietyillä alueilla. Oletetaan esimerkiksi, että tuotantolaitoksen lähellä oleva pieni kaupunki ylitti säännöllisesti turvallisen ilmanlaadun valtateiden puutteesta tai suuresta väestöstä huolimatta. Kun tekoäly ohjaa virkamiehet tehtaalle todennäköisimpänä syyllisenä, he voivat toteuttaa ilmansaastepolitiikkaa suojellakseen paikallisten terveyttä.

• Mittaus

Koska ilmansaastetasot ovat yleensä tasaiset, ellei poikkeuksellista tapahtumaa tapahdu, tekoäly voi helposti harjoitella historiallisia ja nykyisiä tilastoja ennustaakseen tulevia muutoksia. Se voi nopeasti tulkita valtavia tietojoukkoja tehdäkseen tarkkoja johtopäätöksiä. 

Reaaliaikaiset päivitykset saastemittauksiin olisivat hyödyllisiä yleisen turvallisuuden kannalta. Tällä lähestymistavalla virkamiehet voisivat varoittaa tiettyjä väestöryhmiä uhkaavasta ilmanlaadun heikkenemisestä, mikä parantaa heidän terveyttään. Lisäksi se antaa heille enemmän aikaa ryhtyä toimiin ympäristön suojelemiseksi paremmin.

• johto

Useimmat tutkijat käyttävät syviä hermoverkkoja hallitseessaan ilmansaasteita tekoälyllä. Se ei ole yllätys, kun otetaan huomioon ne on korkein suorituskyky mistään muusta alajoukosta. Koska ne toimivat kuten ihmisen aivot, ne voivat tunnistaa ja priorisoida ratkaisuja saastetasojen vähentämiseksi.

Koska ilmanlaadun seurantajärjestelmät eivät usein kerää tarpeeksi tietoa, ihmisten on usein tehtävä oma tutkimus mallin rakentamiseksi. Tämän seurauksena sen yleinen tarkkuus ei välttämättä vaikuta. Vastauksena tutkijat voivat käyttää tekoälyä synteettisen datan luomiseen. 

AI voi tuottaa tarkkoja keinotekoisia tietojoukkoja räätälöity heidän tarpeisiinsa. Sen sijaan, että luottaisivat julkisesti saatavilla olevaan tietoon, he voivat nopeasti kouluttaa algoritminsa todenmukaisiin tilastoihin saadakseen tarkan yleiskuvan.  

• kunnossapito

Ilmanlaadun valvontajärjestelmien parissa työskentelevät insinöörit voivat käyttää tekoälyä ylläpitoon. Vaikka tämä menetelmä ei suoraan käsittele kokonaisongelmaa, se edistää silti ratkaisua. Ennakoivan analytiikan hyödyntäminen, a koneoppimismalli voi projisoida tarkasti milloin laite tarvitsee huoltoa. Koska ne ovat pohjimmiltaan tiedonkeruuyksiköitä, tällä lähestymistavalla on pyöreitä etuja. 

Onko tekoälyn toteutuksessa esteitä?

Tekoälyllä on joitain merkittäviä esteitä toteutuksessa, mikä johtuu pääasiassa tietojen eristämisestä. Ympäristöinstituutiot käsittelevät usein tutkimustaan ​​itsenäisesti, mikä tarkoittaa, että he eivät jaa havaintoja tai tilastoja. Tämä käytäntö johtaa tietosiiloihin, joissa arvokasta tietoa on pienissä, saavuttamattomissa taskuissa. 

Tekoäly voisi ennustaa ilmanlaadun tasot tarkasti jo olemassa olevien historiallisten, sijainti-, liikenne- ja säätilastojen perusteella. Ongelmana on kuitenkin se, että kaikki on tällä hetkellä siiloissa. Tämä tiedon eristäytymisilmiö voi hidastaa edistymistä, koska mallit ovat tehokkaita vain, jos niillä on laadukkaita tietojoukkoja, joita voidaan harjoitella.

Onko tekoälyn käyttö ilmansaasteiden vähentämiseen riskialtista?

Vaikka tekoäly on ihanteellinen ratkaisu ilmansaasteisiin, sillä on joitain riskejä. Se voi harjoitella epätarkkoja tietoja, mikä vaikuttaa sen suorituskykyyn. Tutkijat eivät myöskään usein pysty seuraamaan sen logiikkaa toimintaongelmien diagnosoinnissa.

Tekoälyn usein kohtaama musta laatikko -ongelma on uskomattoman havaittavissa syvien hermoverkkojen kanssa — yksi yleisimmistä osaryhmistä, joita ihmiset käyttävät ilmansaasteiden torjuntaan. Koska tällaisten mallien logiikkaa on lähes mahdotonta jäljittää, tutkijat ja insinöörit voivat toimia virheellisesti. 

Mitä tapahtuu, kun harjoitustiedoissa on virheitä tai taustalla on harhaa? Mustan laatikon ongelma lisää todennäköisyyttä, että tällaiset asiat jäävät piiloon. Lisäksi se tekee rutiininomaisesta ja suunnittelemattomasta ylläpidosta haastavaa, koska voi olla vaikeaa määrittää, mistä ongelmat johtuvat.

Miksi käyttää tekoälyä muun tekniikan sijaan?

Haitoistaan ​​huolimatta tekoäly on edelleen ihanteellinen valinta muuhun moderniin tekniikkaan verrattuna. Esimerkiksi Internet of Things (IoT) -laitteiden laajalle levinnyt asennusprosessi kestäisi vuosia, olisi uskomattoman kallista ja todennäköisesti vahingoittaisi ympäristöä. Tämän lisäksi ne eivät ole läheskään yhtä tehokkaita.

Vaikka IoT-anturit ovat kustannustehokkaita, niiden tarkkuus romahtaa rutiininomaisesti säähäiriöiden, piiriongelmien ja epäpuhtauksien sekoittumisen vuoksi. Tekoäly voi jatkaa toimintaansa tehokkaasti huonolla säällä ja tunnistaa pieniä muutoksia, jos se on tehokas tai sillä on tarpeeksi harjoittelua. 

Onko tekoälyllä potentiaalia tällä alalla?

Vaikka laajalle tekoälyn käytölle ilmanlaadun seurannassa on useita esteitä, se voi silti olla vallankumouksellinen alalla. Sen ennuste- ja analyyttiset ominaisuudet ovat ainutlaatuisia, joten se on yksi ainoista sovellettavista teknologioista. Lisäksi sen helppokäyttöisyys ja käytännöllisyys tekevät siitä helppokäyttöisen, mikä on välttämätöntä, kun useimmat toiminnot ovat eristyksissä. 

Se ei ehkä ole täydellinen ratkaisu, mutta se on yksi parhaista olemassa olevista. Laitteiden modernisointi hyödyttää vain tutkijoita ja koko väestöä, joten sen integrointi voi olla jopa tarpeen. Kuitenkin, 99% ihmisistä ympäri maailmaa hengitä ilmaa, jossa on jonkin verran vaarallisia epäpuhtauksia – nopea ratkaisu on ratkaisevan tärkeä.

Hengitä paremmin tekoälyllä

Koska ilman saastuminen on niin merkittävä ja laajalle levinnyt ongelma, se tarvitsee tehokkaan ratkaisun. AI on ihanteellinen valinta tässä skenaariossa, koska se voi toimia itsenäisesti ja erittäin tarkasti. Loppujen lopuksi sen laaja käyttö voisi hyödyttää koko maailmaa. 

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. Autot / sähköautot, hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• ChartPrime. Nosta kaupankäyntipeliäsi ChartPrimen avulla. Pääsy tästä.
• BlockOffsets. Ympäristövastuun omistuksen nykyaikaistaminen. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.aiiottalk.com/ai-and-the-air-we-breathed/