IA e o ar que respiramos

A inteligência artificial (IA) tem a chance de revolucionar os esforços ambientais contra a poluição do ar. Suas aplicações exclusivas o diferenciam de outras tecnologias atuais, tornando-o uma escolha ideal, apesar de alguns obstáculos de implementação.

Como a poluição do ar nos afeta?

A poluição do ar é um problema significativo porque tem efeitos ambientais e de saúde adversos. Muitas pessoas vivem em áreas com problemas contínuos de qualidade. Em julho de 2023, a Agência de Proteção Ambiental dos EUA identificou 15 condados excedendo os níveis seguros de poluição, afetando cerca de 21 milhões de pessoas.

No entanto, os poluentes podem afetar mais pessoas do que mostram a maioria dos números públicos. Em 2023, o Conselho de Defesa dos Recursos Naturais analisou os dados da EPA, encontrando mais 8 milhões de americanos inalar níveis perigosos de poluição do ar apenas com fuligem.

Por que precisamos de uma nova solução?

A maioria das pessoas inala poluentes e contaminantes sem perceber. Na verdade, 90% da população global respira ar com níveis de poluição que excedem as diretrizes da Organização Mundial da Saúde. Essa estatística é preocupante, considerando que mesmo a exposição de curto prazo pode ter efeitos adversos duradouros à saúde.

Embora seja possível evitar poluentes visíveis como poluição ou fuligem, a maioria - como dióxido de carbono ou óxido de nitrogênio - é invisível ao olho humano. As pessoas precisam de ajuda tecnológica para detectar, medir e gerenciar esse problema para melhorar sua saúde.

A tecnologia atual simplesmente não pode funcionar como o mundo precisa. Por exemplo, o US Government Accountability Office descobriu que o sistema de monitoramento da qualidade do ar do país está abaixo do padrão. Isto não fornece dados relevantes suficientes para os pesquisadores ou o público usarem de forma eficaz.

A maioria das pessoas deseja uma solução tecnológica de longo prazo capaz de coletar, armazenar e agir com base em dados atualizados sobre a poluição do ar. Normalmente, esses dispositivos seriam caros e difíceis de instalar. No entanto, a IA pode atender a essas necessidades e não tem as mesmas limitações.

A IA pode ajudar a se livrar da poluição do ar?

A IA pode ajudar as pessoas ao redor do mundo a se livrar da poluição do ar. Esses modelos prosperam em dados e análises inteligentes, fatores cruciais ao lidar com um problema tão generalizado. Também não é apenas uma solução potencial - pesquisadores e engenheiros de todo o mundo desenvolveram modelos separadamente como prova de conceito. 

Por exemplo, engenheiros da Cornell University desenvolveram IA capaz de medir com precisão PM2.5 — finas partículas de poluição menores que a largura de um cabelo humano — em áreas urbanas. Enquanto a tecnologia anterior era pesada, volumosa e complexa, este modelo é simples e acessível.

Como a IA pode reduzir a poluição do ar?

A IA pode detectar, medir e gerenciar os níveis de poluentes para reduzir a poluição do ar. Além disso, pode ajudar nos esforços de pesquisa e manutenção para dar suporte à tecnologia atual.

AI pode identificar com precisão as fontes de poluição do ar, permitindo que os órgãos ambientais do governo respondam rapidamente com medidas de contenção. Como essa tecnologia pode se adaptar consistentemente a novas informações e aprender rapidamente, ela pode reagir a pequenas alterações em tempo real. 

Ele pode alertar as partes relevantes se os poluentes aumentarem repentinamente ou aparecerem consistentemente em áreas específicas. Por exemplo, digamos que uma pequena cidade perto de uma fábrica de produção exceda regularmente os níveis seguros de qualidade do ar, apesar da falta de rodovias ou de uma grande população. Uma vez que a IA direcione os funcionários para a fábrica como o culpado mais provável, eles poderão implementar políticas de poluição do ar para proteger a saúde do local.

• Medição

Como os níveis de poluição do ar geralmente são consistentes, a menos que ocorra um evento excepcional, a IA pode facilmente treinar com base em estatísticas históricas e atuais para prever mudanças futuras. Ele pode interpretar rapidamente grandes conjuntos de dados para chegar a conclusões precisas. 

Atualizações em tempo real para medições de poluentes seriam benéficas para a segurança pública. Com essa abordagem, as autoridades poderiam alertar populações específicas sobre quedas iminentes na qualidade do ar, melhorando sua saúde. Além disso, dá-lhes mais tempo para tomar medidas para melhor proteger o meio ambiente.

• Assistência Domiciliária

A maioria dos pesquisadores usa redes neurais profundas ao gerenciar a poluição do ar com IA. Não é nenhuma surpresa, considerando que eles tem a maior taxa de desempenho fora de qualquer outro subconjunto. Como operam como o cérebro humano, podem identificar e priorizar soluções para reduzir os níveis de poluição.

Como os sistemas de monitoramento da qualidade do ar geralmente não conseguem coletar informações suficientes, as pessoas geralmente precisam fazer suas próprias pesquisas para construir um modelo. Como resultado, sua precisão geral pode não ser afetada. Em resposta, os pesquisadores podem utilizar IA para criar dados sintéticos. 

AI pode produzir conjuntos de dados artificiais precisos personalizados às suas necessidades. Em vez de confiar em informações disponíveis publicamente, eles podem treinar rapidamente seu algoritmo em estatísticas realistas para obter uma visão geral precisa.  

• Manutenção

Os engenheiros que trabalham em sistemas de monitoramento da qualidade do ar podem usar IA para manutenção. Embora esse método não resolva diretamente o problema geral, ele ainda contribui para a solução. Aproveitando a análise preditiva, um modelo de aprendizado de máquina pode projetar com precisão quando o equipamento precisar de manutenção. Como são essencialmente unidades de coleta de dados, essa abordagem tem benefícios circulares. 

Existem obstáculos para a implementação da IA?

A IA enfrenta alguns obstáculos significativos à implementação, principalmente devido ao isolamento de dados. Instituições ambientais muitas vezes lidam com suas pesquisas de forma independente, o que significa que eles não compartilham descobertas ou estatísticas. Essa prática resulta em silos de dados, onde informações valiosas ficam em bolsos pequenos e inacessíveis. 

A IA poderia prever os níveis de qualidade do ar com precisão com estatísticas históricas, de localização, tráfego e clima já existentes. No entanto, o problema é que tudo atualmente está em silos. Esse fenômeno de isolamento de informações pode atrasar o progresso, pois os modelos só são eficazes quando possuem conjuntos de dados de qualidade para treinar.

Usar IA para reduzir a poluição do ar é arriscado?

Embora a IA seja uma solução ideal para a poluição do ar, ela apresenta alguns riscos. Ele pode treinar com dados imprecisos, afetando seu desempenho. Muitas vezes, os pesquisadores também não conseguem seguir sua lógica para diagnosticar problemas operacionais.

O problema da caixa-preta que a IA frequentemente experimenta é incrivelmente perceptível com redes neurais profundas — um dos subconjuntos mais comuns que as pessoas usam para combater a poluição do ar. Como é quase impossível traçar a lógica de tais modelos, pesquisadores e engenheiros correm o risco de funcionamento impreciso. 

O que acontece quando os dados de treinamento apresentam erros de cálculo ou viés subjacente? O problema da caixa-preta aumenta a chance de tais coisas permanecerem ocultas. Além disso, torna a manutenção de rotina e não planejada um desafio porque pode ser difícil determinar a origem dos problemas.

Por que usar IA em detrimento de outras tecnologias?

Apesar de suas desvantagens, a IA ainda é a escolha ideal em relação a outras tecnologias modernas. Por exemplo, um processo de instalação generalizado para dispositivos de Internet das Coisas (IoT) levaria séculos, seria incrivelmente caro e provavelmente prejudicaria o meio ambiente. Além disso, eles não são tão eficazes.

Embora os sensores de IoT sejam econômicos, sua precisão cai rotineiramente devido à interferência do clima, problemas de circuito e mistura de poluentes. A IA pode continuar a funcionar de forma eficiente no mau tempo e identificar pequenas variações se for poderosa ou tiver treinamento suficiente. 

A IA tem potencial neste campo?

Embora existam vários obstáculos ao uso extensivo de IA no monitoramento da qualidade do ar, ainda pode ser revolucionário para o campo. Suas capacidades analíticas e de previsão são únicas, tornando-a uma das únicas tecnologias aplicáveis. Além disso, sua facilidade de uso e praticidade o tornam acessível, o que é essencial quando a maioria dos esforços são isolados. 

Pode não ser a solução perfeita, mas está entre as melhores que existem. A modernização dos equipamentos só beneficiará os investigadores e a população em geral, pelo que a sua integração poderá mesmo ser necessária. Afinal, 99% das pessoas no mundo respirar ar com algum nível de poluentes perigosos — uma solução rápida é crucial.

Respire melhor com IA

Como a poluição do ar é um problema tão significativo e generalizado, ela precisa de uma solução poderosa. A IA é a escolha ideal nesse cenário, pois pode operar de forma independente e com grande precisão. Em última análise, seu uso extensivo pode beneficiar o mundo inteiro. 

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