L'IA et l'air que nous respirons

L'IA et l'air que nous respirons

Horodatage: 16 août 2023 1 h 48
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L'intelligence artificielle (IA) a la chance de révolutionner les efforts environnementaux contre la pollution de l'air. Ses applications uniques le distinguent des autres technologies actuelles, ce qui en fait un choix idéal malgré certains obstacles de mise en œuvre.

Comment la pollution de l'air nous affecte-t-elle ?

La pollution de l'air est un problème important car elle a des effets néfastes sur l'environnement et la santé. De nombreuses personnes vivent dans des zones où les problèmes de qualité persistent. En juillet 2023, l'Agence américaine de protection de l'environnement a identifié 15 comtés dépassant les niveaux de polluants sécuritaires, touchant près de 21 millions de personnes.

Cependant, les polluants peuvent affecter plus de personnes que ne le montrent la plupart des chiffres publics. En 2023, le Natural Resources Defense Council a analysé les données de l'EPA, concluant 8 millions d'Américains supplémentaires inhaler des niveaux dangereux de pollution de l'air provenant uniquement de la suie.

Pourquoi avons-nous besoin d'une nouvelle solution ?

La plupart des gens inhalent des polluants et des contaminants sans même s'en rendre compte. En fait, 90% de la population mondiale respire un air dont les niveaux de pollution dépassent les directives de l'Organisation mondiale de la santé. Cette statistique est préoccupante, étant donné que même une exposition à court terme peut avoir des effets néfastes durables sur la santé.

Bien qu'il soit possible d'éviter les polluants visibles comme le smog ou la suie, la plupart - comme le dioxyde de carbone ou l'oxyde d'azote - sont invisibles à l'œil humain. Les gens ont besoin d'aide technologique pour détecter, mesurer et gérer ce problème afin d'améliorer leur santé.

La technologie actuelle ne peut tout simplement pas fonctionner comme le monde en a besoin. Par exemple, le Government Accountability Office des États-Unis a découvert que le système de surveillance de la qualité de l'air du pays était inférieur aux normes. Il ne fournit pas suffisamment de données pertinentes que les chercheurs ou le public puissent utiliser efficacement.

La plupart des gens veulent une solution technologique à long terme capable de collecter, de stocker et d'agir sur des données à jour sur la pollution de l'air. Typiquement, de tels dispositifs seraient coûteux et difficiles à installer. Cependant, l'IA peut répondre à ces besoins et n'a pas les mêmes limites.

L'IA peut-elle aider à se débarrasser de la pollution atmosphérique ?

L'IA peut aider les gens du monde entier à se débarrasser de la pollution de l'air. Ces modèles se nourrissent de données et d'analyses intelligentes, facteurs cruciaux pour faire face à un problème aussi répandu. Ce n'est pas seulement une solution potentielle non plus - des chercheurs et des ingénieurs du monde entier ont développé séparément des modèles comme preuve de concept. 

Par exemple, des ingénieurs de l'Université Cornell ont développé l'IA capable de mesurer avec précision les PM2.5 — de fines particules de pollution plus petites que la largeur d'un cheveu humain — dans les zones urbaines. Alors que la technologie précédente était lourde, encombrante et complexe, ce modèle est simple et accessible.

Comment l'IA peut-elle réduire la pollution de l'air ?

L'IA peut détecter, mesurer et gérer les niveaux de polluants pour réduire la pollution de l'air. De plus, cela peut aider les efforts de recherche et de maintenance pour soutenir la technologie actuelle.

L'IA peut identifier avec précision les sources de pollution de l'air, permettant aux agences environnementales gouvernementales de réagir rapidement avec des mesures de confinement. Étant donné que cette technologie peut constamment s'adapter aux nouvelles informations et apprendre rapidement, elle peut réagir à des changements mineurs en temps réel. 

Il peut alerter les parties concernées si des polluants augmentent soudainement ou apparaissent régulièrement dans des zones particulières. Par exemple, supposons qu'une petite ville à proximité d'une usine de production dépasse régulièrement les niveaux sécuritaires de qualité de l'air malgré son manque d'autoroutes ou une grande population. Une fois qu'AI a dirigé les responsables vers l'usine comme le coupable le plus probable, ils pourraient mettre en œuvre des politiques de pollution de l'air pour protéger la santé de la population locale.

  • Mesure

Étant donné que les niveaux de pollution de l'air sont généralement constants à moins qu'un événement exceptionnel ne se produise, l'IA peut facilement s'entraîner sur les statistiques historiques et actuelles pour prévoir les changements futurs. Il peut interpréter rapidement des ensembles de données massifs pour arriver à des conclusions précises. 

Des mises à jour en temps réel des mesures de polluants seraient bénéfiques pour la sécurité publique. Avec cette approche, les responsables pourraient avertir des populations spécifiques des baisses imminentes de la qualité de l'air, améliorant ainsi leur santé. De plus, cela leur donne plus de temps pour agir afin de mieux protéger l'environnement.

  • Gestion

La plupart des chercheurs utilisent des réseaux de neurones profonds pour gérer la pollution de l'air avec l'IA. Ce n'est pas une surprise, étant donné qu'ils ont le taux de performance le plus élevé de tout autre sous-ensemble. Puisqu'ils fonctionnent comme le cerveau humain, ils peuvent identifier et hiérarchiser les solutions pour réduire les niveaux de polluants.

Étant donné que les systèmes de surveillance de la qualité de l'air échouent souvent à collecter suffisamment d'informations, les gens doivent souvent faire leurs propres recherches pour construire un modèle. Par conséquent, sa précision globale peut ne pas être affectée. En réponse, les chercheurs peuvent utiliser l'IA pour créer des données synthétiques. 

AI peut produire des ensembles de données artificiels précis adaptés à leurs besoins. Au lieu de s'appuyer sur des informations accessibles au public, ils peuvent rapidement former leur algorithme sur des statistiques réalistes pour obtenir un aperçu général précis.  

  • Entretien

Les ingénieurs travaillant sur des systèmes de surveillance de la qualité de l'air peuvent utiliser l'IA pour la maintenance. Bien que cette méthode ne résolve pas directement le problème global, elle contribue tout de même à la solution. Tirer parti de l'analyse prédictive, un le modèle d'apprentissage automatique peut projeter avec précision lorsque l'équipement aura besoin d'être réparé. Puisqu'il s'agit essentiellement d'unités de collecte de données, cette approche présente des avantages circulaires. 

Existe-t-il des obstacles à la mise en œuvre de l'IA ?

L'IA est confrontée à des obstacles importants à sa mise en œuvre, principalement en raison de l'isolement des données. Institutions environnementales gèrent souvent leurs recherches de manière indépendante, ce qui signifie qu'ils ne partagent pas les résultats ou les statistiques. Cette pratique aboutit à des silos de données, où des informations précieuses se trouvent dans de petites poches inaccessibles. 

L'IA pourrait prévoir avec précision les niveaux de qualité de l'air avec des statistiques historiques, de localisation, de trafic et météorologiques déjà existantes. Cependant, le problème est que tout se trouve actuellement dans des silos. Ce phénomène d'isolement des informations pourrait retarder les progrès, car les modèles ne sont efficaces que lorsqu'ils disposent d'ensembles de données de qualité sur lesquels s'entraîner.

L'utilisation de l'IA pour réduire la pollution de l'air est-elle risquée ?

Bien que l'IA soit une solution idéale à la pollution de l'air, elle comporte certains risques. Il peut s'entraîner sur des données inexactes, affectant ses performances. Souvent, les chercheurs ne peuvent pas non plus suivre sa logique pour diagnostiquer les problèmes opérationnels.

Le problème de la boîte noire que l'IA rencontre souvent est incroyablement perceptible avec les réseaux de neurones profonds – l'un des sous-ensembles les plus courants que les gens utilisent pour lutter contre la pollution de l'air. Puisqu'il est presque impossible de retracer la logique de tels modèles, les chercheurs et les ingénieurs risquent un fonctionnement inexact. 

Que se passe-t-il lorsque les données d'entraînement comportent des erreurs de calcul ou des biais sous-jacents ? Le problème de la boîte noire augmente les chances que de telles choses restent cachées. De plus, cela complique la maintenance de routine et non planifiée, car il peut être difficile de déterminer l'origine des problèmes.

Pourquoi utiliser l'IA plutôt que d'autres technologies ?

Malgré ses inconvénients, l'IA reste le choix idéal par rapport aux autres technologies modernes. Par exemple, un processus d'installation généralisé pour les appareils de l'Internet des objets (IoT) prendrait du temps, serait incroyablement coûteux et serait susceptible de nuire à l'environnement. En plus de cela, ils ne sont pas aussi efficaces.

Même si les capteurs IoT sont rentables, leur précision chute régulièrement en raison des interférences météorologiques, des problèmes de circuit et du mélange de polluants. L'IA peut continuer à fonctionner efficacement par mauvais temps et identifier des variations mineures si elle est puissante ou suffisamment entraînée. 

L'IA a-t-elle du potentiel dans ce domaine ?

Bien qu'il existe de nombreux obstacles à une utilisation intensive de l'IA dans la surveillance de la qualité de l'air, cela pourrait encore être révolutionnaire pour le domaine. Ses capacités de prédiction et d'analyse sont uniques, ce qui en fait l'une des seules technologies applicables. De plus, sa facilité d'utilisation et sa praticité le rendent accessible, ce qui est essentiel lorsque la plupart des efforts sont isolés. 

Ce n'est peut-être pas la solution parfaite, mais c'est l'une des meilleures qui existent. La modernisation des équipements ne profitera qu'aux chercheurs et à la population en général, donc son intégration peut même être nécessaire. Après tout, 99% de personnes dans le monde respirer de l'air contenant un certain niveau de polluants dangereux - une solution rapide est cruciale.

Respirez mieux avec l'IA

Étant donné que la pollution de l'air est un problème si important et répandu, elle a besoin d'une solution puissante. L'IA est le choix idéal dans ce scénario, étant donné qu'elle peut fonctionner de manière indépendante et avec une grande précision. En fin de compte, son utilisation intensive pourrait profiter au monde entier. 

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