AI と私たちが吸う空気

人工知能 (AI) には、大気汚染に対する環境への取り組みに革命を起こすチャンスがあります。 そのユニークなアプリケーションは他の現在のテクノロジーとは一線を画しており、実装上の障害はいくつかありますが、理想的な選択肢となっています。

大気汚染は私たちにどのような影響を与えるのでしょうか?

大気汚染は環境や健康に悪影響を与えるため、重大な問題です。 多くの人が品質問題が続いている地域に住んでいます。 2023 年 XNUMX 月の時点で、米国環境保護庁は次のことを特定しました。 15の郡が汚染物質の安全レベルを超えている、約21万人に影響を与えています。

しかし、汚染物質は、ほとんどの公的統計が示すよりも多くの人々に影響を与える可能性があります。 2023 年、天然資源防衛評議会は EPA のデータを分析し、次のことを発見しました。 さらに8万人のアメリカ人 煤だけで危険レベルの大気汚染を吸い込む。

なぜ新しいソリューションが必要なのでしょうか?

ほとんどの人は、気づかないうちに汚染物質や汚染物質を吸い込んでいます。 実際には、 世界人口の90％ 世界保健機関のガイドラインを超える汚染レベルの空気を吸います。 たとえ短期間の曝露であっても、持続的な健康への悪影響が生じる可能性があることを考えると、この統計は憂慮すべきものです。

スモッグやすすなどの目に見える汚染物質を避けることは可能かもしれませんが、二酸化炭素や窒素酸化物などのほとんどは人間の目には見えません。 人々は健康を改善するために、この問題を検出、測定、管理するための技術的な支援を必要としています。

現在のテクノロジーは、世界が必要としているとおりに機能することができません。 たとえば、米国会計検査院は、この国の大気質監視システムが標準以下であることを発見しました。 それ 十分な関連データが提供されていない 研究者や一般の人々が効果的に使用できるようにします。

ほとんどの人は、最新の大気汚染データを収集、保存し、それに基づいて対処できる長期的な技術ソリューションを望んでいます。 通常、このようなデバイスは高価であり、設置が困難です。 ただし、AI はこれらのニーズに対応でき、同様の制限はありません。

AIは大気汚染の除去に貢献できるか?

AI は、世界中の人々が大気汚染を取り除くのに役立ちます。 これらのモデルは、このような広範な問題に対処する際の重要な要素であるデータとインテリジェントな分析に基づいて機能します。 これは単なる潜在的な解決策ではなく、世界中の研究者やエンジニアが概念実証としてモデルを個別に開発してきました。 

たとえば、コーネル大学のエンジニアが AI を開発しました PM2.5を正確に測定可能 都市部では人間の髪の毛の幅よりも小さな汚染粒子が発生します。 以前のテクノロジーは重く、かさばり、複雑でしたが、このモデルはシンプルでアクセスしやすいです。

AIはどのようにして大気汚染を削減できるのでしょうか?

AI は汚染物質のレベルを検出、測定、管理して大気汚染を削減できます。 さらに、現在のテクノロジーをサポートするための研究とメンテナンスの取り組みにも役立ちます。

AI缶 大気汚染の原因を正確に特定するこれにより、政府の環境当局が封じ込め対策で迅速に対応できるようになります。 この技術は常に新しい情報に適応し、迅速に学習できるため、リアルタイムの小さな変化にも反応できます。 

特定の地域で汚染物質が突然急増したり、継続的に発生したりした場合に、関係者に警告を発することができます。 たとえば、生産工場に近い小さな町では、高速道路がなかったり人口が多かったりするにもかかわらず、定期的に安全な大気質レベルを超えていたとします。 AIが当局を最も可能性の高い犯人として工場に誘導すれば、地元住民の健康を守るために大気汚染政策を実施できる可能性がある。

• 測定

例外的な出来事が起こらない限り、大気汚染レベルは一般に一定しているため、AI は過去の統計と現在の統計に基づいて簡単にトレーニングし、将来の変化を予測できます。 大量のデータセットを迅速に解釈して、正確な結論を導き出すことができます。 

汚染物質の測定値をリアルタイムで更新することは、公共の安全にとって有益です。 このアプローチにより、当局は特定の住民に大気質の低下が差し迫っていることを警告し、彼らの健康状態を改善することができる。 さらに、環境をより良く保護するための行動を起こすためのより多くの時間を与えられます。

• マネジメント

AI で大気汚染を管理する場合、ほとんどの研究者はディープ ニューラル ネットワークを使用します。 彼らのことを考えれば、それは驚くべきことではない 最も高いパフォーマンス率を持っています 他のサブセットから外れます。 これらは人間の脳と同じように機能するため、汚染物質のレベルを削減するための解決策を特定し、優先順位を付けることができます。

大気質監視システムは十分な情報を収集できないことが多いため、モデルを構築するには独自の調査を行う必要があることがよくあります。 その結果、全体的な精度は影響を受けない可能性があります。 これに応じて、研究者は AI を利用して合成データを作成できます。 

AI 正確な人工データセットを生成できる ニーズに合わせてカスタマイズされています。 公開情報に依存する代わりに、実際の統計に基づいてアルゴリズムを迅速にトレーニングして、正確な全体概要を得ることができます。  

• メンテナンス

大気質監視システムに取り組むエンジニアは、メンテナンスに AI を使用できます。 この方法は問題全体に直接対処するものではありませんが、それでも解決には貢献します。 予測分析を活用することで、 機械学習モデルは正確に投影できる 機器の修理が必要なとき。 これらは本質的にデータ収集ユニットであるため、このアプローチには循環的な利点があります。 

AI導入に障害はあるのか？

AI は、主にデータの分離が原因で、実装においていくつかの重大な障害に直面しています。 環境機関 研究を独立して行うことが多いつまり、調査結果や統計情報は共有されません。 この慣行により、貴重な情報がアクセスできない小さなポケットに保管されたデータサイロが発生します。 

AI は、すでに存在する履歴、位置、交通、気象統計を使用して、大気の質のレベルを正確に予測できます。 ただし、問題は、現在すべてがサイロ化されていることです。 モデルはトレーニングに使用する高品質のデータセットがある場合にのみ有効であるため、この情報分離現象は進歩を遅らせる可能性があります。

AI を使用して大気汚染を削減するのは危険ですか?

AI は大気汚染に対する理想的な解決策ですが、いくつかのリスクもあります。 不正確なデータに基づいてトレーニングされ、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。 研究者は、そのロジックに従って運用上の問題を診断できないこともよくあります。

AI がよく経験するブラックボックス問題は次のとおりです。 ディープニューラルネットワークで驚くほど目立つ — 大気汚染と戦うために人々が使用する最も一般的なサブセットの XNUMX つ。 このようなモデルのロジックを追跡することはほぼ不可能であるため、研究者やエンジニアは機能が不正確になる危険があります。 

トレーニング データに計算ミスや潜在的なバイアスがある場合はどうなりますか? ブラックボックス問題により、そのようなことが隠されたままになる可能性が高まります。 さらに、問題の原因を特定することが難しいため、定期的かつ計画外のメンテナンスが困難になります。

他のテクノロジーではなく AI を使用する理由

欠点はあるものの、AI は依然として他の最新テクノロジーよりも理想的な選択肢です。 たとえば、モノのインターネット (IoT) デバイスの広範な設置プロセスには時間がかかり、信じられないほど費用がかかり、環境に悪影響を与える可能性があります。 さらに、それらはそれほど効果的ではありません。

IoT センサーはコスト効率が高いにもかかわらず、 彼らの精度は定期的に急落する 天候の影響、回路の問題、汚染物質の混入が原因です。 AI が強力であるか十分なトレーニングを受けていれば、悪天候でも効率的に機能し続け、小さな変化を識別できます。 

AIにはこの分野での可能性があるのか​​？

大気質モニタリングにおける広範な AI の使用には複数の障害がありますが、それでも現場にとっては革新的な可能性があります。 その予測および分析機能は独特であり、適用可能な唯一のテクノロジーの XNUMX つです。 さらに、その使いやすさと実用性によりアクセスしやすくなっており、これはほとんどの作業が孤立している場合に不可欠です。 

完璧なソリューションではないかもしれませんが、現存する中で最高のソリューションの XNUMX つです。 機器の近代化は研究者と一般住民にのみ利益をもたらすため、その統合が必要になる場合もあります。 結局、 世界中の人々の99％ ある程度の危険な汚染物質を含む空気を吸います。迅速な解決が重要です。

AI でより良い呼吸を

大気汚染は非常に重大かつ広範な問題であるため、強力な解決策が必要です。 AI は独立して高い精度で動作できることを考慮すると、このシナリオでは理想的な選択肢です。 最終的には、その広範な使用は全世界に利益をもたらす可能性があります。 

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• 情報源： https://www.aiiottalk.com/ai-and-the-air-we-breathed/