AI והאוויר שנשמנו

לבינה מלאכותית (AI) יש הזדמנות לחולל מהפכה במאמצים הסביבתיים נגד זיהום אוויר. היישומים הייחודיים שלו מבדילים אותו מטכנולוגיה עכשווית אחרת, מה שהופך אותו לבחירה אידיאלית למרות כמה מכשולי יישום.

איך זיהום אוויר משפיע עלינו?

זיהום אוויר הוא נושא משמעותי מכיוון שיש לו השפעות סביבתיות ובריאותיות שליליות. אנשים רבים חיים באזורים עם בעיות איכות מתמשכות. החל מיולי 2023, הסוכנות להגנת הסביבה האמריקאית זיהתה 15 מחוזות חורגים מרמות המזהמים הבטוחות, המשפיע על כמעט 21 מיליון אנשים.

עם זאת, מזהמים עשויים להשפיע על יותר אנשים ממה שרוב המספרים הציבוריים מראים. בשנת 2023, המועצה להגנת משאבי הטבע ניתחה את נתוני ה-EPA, ומצאה 8 מיליון אמריקאים נוספים לשאוף רמות מסוכנות של זיהום אוויר מפיח בלבד.

למה אנחנו צריכים פתרון חדש?

רוב האנשים שואפים מזהמים ומזהמים מבלי שהם מודעים לכך. למעשה, 90% מהאוכלוסייה העולמית נושם אוויר עם רמות זיהום החורגות מההנחיות של ארגון הבריאות העולמי. נתון זה מדאיג, בהתחשב שאפילו חשיפה לטווח קצר יכולה להיות בעלת השפעות בריאותיות שליליות מתמשכות.

בעוד שהימנעות ממזהמים גלויים כמו ערפיח או פיח עשויה להיות אפשרית, רובם - כמו פחמן דו חמצני או תחמוצת חנקן - אינם נראים לעין האנושית. אנשים זקוקים לעזרה טכנולוגית כדי לזהות, למדוד ולנהל את הנושא הזה כדי לשפר את בריאותם.

הטכנולוגיה הנוכחית פשוט לא יכולה לפעול כפי שהעולם זקוק לה. לדוגמה, משרד האחריות של ממשלת ארה"ב גילה שמערכת ניטור איכות האוויר במדינה אינה תקינה. זה אינו מספק מספיק נתונים רלוונטיים לחוקרים או לציבור להשתמש ביעילות.

רוב האנשים רוצים פתרון טכנולוגי לטווח ארוך המסוגל לאסוף, לאחסן ולפעול על פי נתוני זיהום אוויר עדכניים. בדרך כלל, מכשירים כאלה יהיו יקרים ומאתגרים להתקנה. עם זאת, בינה מלאכותית יכולה לתת מענה לצרכים הללו ואין לה את אותן מגבלות.

האם בינה מלאכותית יכולה לעזור להיפטר מזיהום אוויר?

בינה מלאכותית יכולה לעזור לאנשים ברחבי העולם להיפטר מזיהום אוויר. מודלים אלה משגשגים על נתונים וניתוח אינטליגנטי, גורמים מכריעים בעת התמודדות עם בעיה כה רחבה. זה גם לא רק פתרון פוטנציאלי - חוקרים ומהנדסים ברחבי העולם פיתחו בנפרד מודלים כהוכחה לקונספט. 

למשל, מהנדסים מאוניברסיטת קורנל פיתחו בינה מלאכותית מסוגל למדוד במדויק PM2.5 - חלקיקי זיהום עדינים הקטנים מרוחב שערה אנושית - באזורים עירוניים. בעוד שהטכנולוגיה הקודמת הייתה כבדה, מגושמת ומורכבת, הדגם הזה פשוט ונגיש.

כיצד בינה מלאכותית יכולה להפחית את זיהום האוויר?

AI יכול לזהות, למדוד ולנהל רמות מזהמים כדי להפחית את זיהום האוויר. בנוסף, זה יכול לסייע במאמצי מחקר ותחזוקה כדי לתמוך בטכנולוגיה הנוכחית.

AI יכול לזהות במדויק את מקורות זיהום האוויר, המאפשר לסוכנויות הסביבה הממשלתיות להגיב במהירות באמצעות אמצעי בלימה. מכיוון שהטכנולוגיה הזו יכולה להסתגל באופן עקבי למידע חדש וללמוד במהירות, היא יכולה להגיב לשינויים קלים בזמן אמת. 

זה יכול להתריע בפני הצדדים הרלוונטיים אם מזהמים עולים פתאום או מופיעים באופן עקבי באזורים מסוימים. לדוגמה, נניח עיירה קטנה ליד מפעל ייצור חרגה באופן קבוע מרמות איכות האוויר הבטוחה למרות המחסור בכבישים מהירים או אוכלוסייה גדולה. ברגע ש-AI מפנה פקידים למפעל בתור האשם הסביר ביותר, הם יכולים ליישם מדיניות זיהום אוויר כדי להגן על בריאות המקומיים.

• מדידה

מכיוון שרמות זיהום האוויר עקביות בדרך כלל, אלא אם כן מתרחש אירוע חריג, בינה מלאכותית יכולה להתאמן בקלות על סטטיסטיקות היסטוריות ונוכחיות כדי לחזות שינויים עתידיים. הוא יכול לפרש במהירות מערכי נתונים מסיביים כדי להגיע למסקנות מדויקות. 

עדכונים בזמן אמת למדידות מזהמים יועילו לביטחון הציבור. עם גישה זו, גורמים רשמיים יכולים להזהיר אוכלוסיות ספציפיות מפני ירידות צפויות באיכות האוויר, ולשפר את בריאותן. בנוסף, זה נותן להם יותר זמן לנקוט פעולה כדי להגן טוב יותר על הסביבה.

• ניהול שוטף

רוב החוקרים משתמשים ברשתות עצביות עמוקות בעת ניהול זיהום אוויר באמצעות AI. זה לא מפתיע, בהתחשב בהם בעלי שיעור הביצועים הגבוה ביותר מתוך כל תת-קבוצה אחרת. מכיוון שהם פועלים כמו המוח האנושי, הם יכולים לזהות ולתעדף פתרונות להפחתת רמות המזהמים.

מכיוון שמערכות ניטור איכות האוויר לרוב לא מצליחות לאסוף מספיק מידע, אנשים צריכים לעתים קרובות לעשות מחקר משלהם כדי לבנות מודל. כתוצאה מכך, ייתכן שהדיוק הכולל שלו לא יושפע. בתגובה, חוקרים יכולים להשתמש ב-AI כדי ליצור נתונים סינתטיים. 

AI יכול לייצר מערכי נתונים מלאכותיים מדויקים מותאמים אישית לצרכיהם. במקום להסתמך על מידע זמין לציבור, הם יכולים לאמן במהירות את האלגוריתם שלהם על נתונים סטטיסטיים כמו חיים כדי לקבל סקירה כללית מדויקת.  

• תחזוקה

מהנדסים העובדים על מערכות ניטור איכות אוויר יכולים להשתמש בבינה מלאכותית לצורך תחזוקה. אמנם שיטה זו אינה מטפלת ישירות בבעיה הכוללת, אך היא עדיין תורמת לפתרון. מינוף ניתוח חזוי, א מודל למידת מכונה יכול להקרין במדויק מתי הציוד יצטרך טיפול. מכיוון שהן בעצם יחידות איסוף נתונים, לגישה זו יש יתרונות מעגליים. 

האם יש מכשולים ליישום AI?

בינה מלאכותית עומדת בפני כמה מכשולים משמעותיים ליישום, בעיקר בשל בידוד נתונים. מוסדות איכות הסביבה לעתים קרובות לטפל במחקר שלהם באופן עצמאי, כלומר הם לא חולקים ממצאים או סטטיסטיקות. תרגול זה מביא לממגורות נתונים, שבהם מידע יקר ערך יושב בכיסים קטנים ובלתי נגישים. 

AI יכול לחזות את רמות איכות האוויר במדויק עם סטטיסטיקות היסטוריות, מיקום, תעבורה ומזג אוויר שכבר קיימות. עם זאת, הבעיה היא שכרגע הכל יושב בממגורות. תופעת בידוד מידע זו עלולה להחזיר את ההתקדמות מכיוון שמודלים יעילים רק כאשר יש להם מערכי נתונים איכותיים להתאמן עליהם.

האם שימוש בבינה מלאכותית להפחתת זיהום אוויר מסוכן?

למרות ש-AI הוא פתרון אידיאלי לזיהום אוויר, יש לו כמה סיכונים. זה עלול להתאמן על נתונים לא מדויקים, להשפיע על הביצועים שלו. חוקרים לעתים קרובות גם לא יכולים לעקוב אחר ההיגיון שלו כדי לאבחן בעיות תפעוליות.

בעיית הקופסה השחורה ש-AI חווה לעתים קרובות היא בולט להפליא עם רשתות עצביות עמוקות - אחת מתת-הקבוצות הנפוצות ביותר שאנשים משתמשים בהן כדי להילחם בזיהום אוויר. מכיוון שכמעט בלתי אפשרי להתחקות אחר ההיגיון של מודלים כאלה, חוקרים ומהנדסים מסתכנים בתפקוד לא מדויק. 

מה קורה כאשר לנתוני האימון יש חישובים שגויים או הטיה בסיסית? בעיית הקופסה השחורה מגדילה את הסיכוי שדברים כאלה יישארו מוסתרים. בנוסף, זה הופך את התחזוקה השגרתית והבלתי מתוכננת למאתגרת מכיוון שיכול להיות קשה לקבוע מהיכן מקורן של בעיות.

מדוע להשתמש בבינה מלאכותית על פני טכנולוגיה אחרת?

למרות החסרונות שלה, AI היא עדיין הבחירה האידיאלית על פני טכנולוגיה מודרנית אחרת. לדוגמה, תהליך התקנה נרחב עבור מכשירי האינטרנט של הדברים (IoT) ייקח עידנים, יהיה יקר להפליא וסביר להניח שיפגע בסביבה. נוסף על כך, הם לא כמעט יעילים.

למרות שחיישני IoT חסכוניים, הדיוק שלהם צונח באופן שגרתי עקב הפרעות מזג האוויר, בעיות מעגלים וערבוב מזהמים. בינה מלאכותית יכולה להמשיך לתפקד ביעילות במזג אוויר גרוע ולזהות שינויים קטנים אם היא חזקה או בעלת מספיק הכשרה. 

האם ל-AI יש פוטנציאל בתחום זה?

למרות שיש מספר מכשולים לשימוש נרחב ב-AI בניטור איכות האוויר, זה עדיין יכול להיות מהפכני עבור התחום. יכולות החיזוי והאנליטיות שלו ייחודיות, מה שהופך אותה לאחת הטכנולוגיות היחידות הישימות. בנוסף, קלות השימוש והמעשיות שלו הופכות אותו לנגיש, וזה חיוני כאשר רוב המאמצים מבודדים. 

זה אולי לא הפתרון המושלם, אבל הוא בין הטובים שקיימים. מודרניזציה של ציוד תועיל רק לחוקרים ולאוכלוסיה הכללית, כך שאפילו יתכן והשילוב שלו נחוץ. אחרי הכל, 99% מהאנשים ברחבי העולם לנשום אוויר עם רמה מסוימת של מזהמים מסוכנים - פתרון מהיר הוא חיוני.

לנשום טוב יותר עם AI

מכיוון שזיהום אוויר הוא נושא כה משמעותי ונרחב, הוא זקוק לפתרון רב עוצמה. AI היא הבחירה האידיאלית בתרחיש זה, בהתחשב בכך שהוא יכול לפעול באופן עצמאי ובדיוק רב. בסופו של דבר, השימוש הנרחב בו יכול להועיל לכל העולם. 

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. רכב / רכבים חשמליים, פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• ChartPrime. הרם את משחק המסחר שלך עם ChartPrime. גישה כאן.
• BlockOffsets. מודרניזציה של בעלות על קיזוז סביבתי. גישה כאן.
• מקור: https://www.aiiottalk.com/ai-and-the-air-we-breathed/