ИИ и воздух, которым мы дышим

ИИ и воздух, которым мы дышим

Отметка времени: 16 августа 2023 г., 1:48
Искусственный интеллект и воздух, которым мы дышим PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальный поиск. Ай.

У искусственного интеллекта (ИИ) есть шанс революционизировать усилия по защите окружающей среды от загрязнения воздуха. Его уникальные приложения отличают его от других современных технологий, что делает его идеальным выбором, несмотря на некоторые трудности при реализации.

Как загрязнение воздуха влияет на нас?

Загрязнение воздуха является серьезной проблемой, поскольку оно оказывает неблагоприятное воздействие на окружающую среду и здоровье. Многие люди живут в районах с постоянными проблемами качества. По состоянию на июль 2023 года Агентство по охране окружающей среды США определило 15 округов превышают безопасные уровни загрязнения, затронув почти 21 миллион человек.

Однако загрязняющие вещества могут повлиять на большее количество людей, чем показывают большинство общедоступных данных. В 2023 году Совет по защите природных ресурсов проанализировал данные Агентства по охране окружающей среды и обнаружил, что дополнительные 8 миллионов американцев вдыхать опасные уровни загрязнения воздуха только сажей.

Зачем нам новое решение?

Большинство людей вдыхают загрязнители и загрязняющие вещества, даже не осознавая этого. Фактически, 90% мирового населения дышит воздухом, уровень загрязнения которого превышает нормы Всемирной организации здравоохранения. Эта статистика вызывает беспокойство, учитывая, что даже кратковременное воздействие может иметь длительные неблагоприятные последствия для здоровья.

Хотя можно избежать видимых загрязняющих веществ, таких как смог или сажа, большинство из них, например двуокись углерода или оксид азота, невидимы для человеческого глаза. Людям нужна технологическая помощь, чтобы обнаруживать, измерять и управлять этой проблемой, чтобы улучшить свое здоровье.

Современные технологии просто не могут работать так, как этого требует мир. Например, Счетная палата правительства США обнаружила, что система мониторинга качества воздуха в стране не соответствует стандартам. Это не предоставляет достаточно релевантных данных для исследователей или общественности для эффективного использования.

Большинству людей требуется долгосрочное технологическое решение, способное собирать, хранить и обрабатывать актуальные данные о загрязнении воздуха. Как правило, такие устройства являются дорогостоящими и сложными в установке. Однако ИИ может удовлетворить эти потребности и не имеет таких ограничений.

Может ли ИИ помочь избавиться от загрязнения воздуха?

ИИ может помочь людям во всем мире избавиться от загрязнения воздуха. Эти модели процветают на данных и интеллектуальном анализе, решающих факторах при решении такой широко распространенной проблемы. Это не просто потенциальное решение — исследователи и инженеры по всему миру разработали отдельные модели для проверки концепции. 

Например, инженеры из Корнельского университета разработали ИИ. способный точно измерять PM2.5 — мелкодисперсные частицы загрязнения размером менее толщины человеческого волоса — в городских условиях. В то время как предыдущая технология была тяжелой, громоздкой и сложной, эта модель проста и доступна.

Как ИИ может уменьшить загрязнение воздуха?

ИИ может обнаруживать, измерять и управлять уровнями загрязняющих веществ, чтобы уменьшить загрязнение воздуха. Кроме того, он может помочь в исследованиях и обслуживании современных технологий.

А я могу точно определить источники загрязнения воздуха, что позволяет государственным природоохранным агентствам быстро реагировать с помощью мер по локализации. Поскольку эта технология может постоянно адаптироваться к новой информации и быстро обучаться, она может реагировать на незначительные изменения в реальном времени. 

Он может предупредить соответствующие стороны, если загрязняющие вещества внезапно резко или постоянно появляются в определенных областях. Например, скажем, в маленьком городке рядом с производственным предприятием регулярно превышаются безопасные уровни качества воздуха, несмотря на отсутствие автомагистралей или большое население. Как только ИИ направит чиновников к фабрике как к наиболее вероятному виновнику, они смогут внедрить политику загрязнения воздуха для защиты здоровья местных жителей.

  • Анализ эффективности

Поскольку уровни загрязнения воздуха, как правило, постоянны, если только не произойдет исключительное событие, ИИ может легко обучаться на исторических и текущих статистических данных, чтобы прогнозировать будущие изменения. Он может быстро интерпретировать массивы данных, чтобы делать точные выводы. 

Обновления данных измерений загрязняющих веществ в режиме реального времени будут полезны для общественной безопасности. При таком подходе чиновники могли бы предупреждать конкретные группы населения о надвигающемся ухудшении качества воздуха, улучшая их здоровье. Кроме того, это дает им больше времени для принятия мер по защите окружающей среды.

  • Руководство

Большинство исследователей используют глубокие нейронные сети при управлении загрязнением воздуха с помощью ИИ. Это неудивительно, учитывая, что они иметь самый высокий показатель производительности из любого другого подмножества. Поскольку они работают подобно человеческому мозгу, они могут определять и определять приоритеты решений для снижения уровня загрязняющих веществ.

Поскольку системы мониторинга качества воздуха часто не могут собрать достаточно информации, людям часто приходится проводить собственные исследования для построения модели. В результате его общая точность не может быть затронута. В ответ исследователи могут использовать ИИ для создания синтетических данных. 

AI может создавать точные наборы искусственных данных адаптированы к их потребностям. Вместо того, чтобы полагаться на общедоступную информацию, они могут быстро обучить свой алгоритм на реалистичной статистике, чтобы получить точный общий обзор.  

  • Обслуживание

Инженеры, работающие над системами мониторинга качества воздуха, могут использовать ИИ для обслуживания. Хотя этот метод не решает проблему в целом, он все же способствует ее решению. Использование предиктивной аналитики, модель машинного обучения может точно спроецировать когда оборудование будет нуждаться в обслуживании. Поскольку они по сути являются единицами сбора данных, этот подход имеет круговые преимущества. 

Существуют ли препятствия для внедрения ИИ?

ИИ сталкивается с некоторыми серьезными препятствиями для реализации, в основном из-за изоляции данных. Экологические учреждения часто проводят свои исследования самостоятельно, что означает, что они не делятся результатами или статистикой. Эта практика приводит к образованию хранилищ данных, где ценная информация хранится в маленьких недоступных карманах. 

ИИ может точно прогнозировать уровни качества воздуха с помощью уже существующей исторической статистики, статистики о местоположении, дорожном движении и погоде. Однако проблема в том, что в настоящее время все находится в бункерах. Это явление информационной изоляции может замедлить прогресс, поскольку модели эффективны только тогда, когда у них есть качественные наборы данных для обучения.

Опасно ли использование ИИ для уменьшения загрязнения воздуха?

Хотя ИИ является идеальным решением проблемы загрязнения воздуха, он сопряжен с некоторыми рисками. Он может обучаться на неточных данных, что влияет на его производительность. Исследователи также часто не могут следовать его логике для диагностики операционных проблем.

Проблема черного ящика, с которой часто сталкивается ИИ, заключается в следующем. невероятно заметно с глубокими нейронными сетями — одно из самых распространенных подмножеств, которые люди используют для борьбы с загрязнением воздуха. Поскольку проследить логику таких моделей практически невозможно, исследователи и инженеры рискуют работать неточно. 

Что происходит, когда обучающие данные содержат просчеты или предвзятость? Проблема черного ящика увеличивает вероятность того, что такие вещи останутся скрытыми. Кроме того, это усложняет плановое и незапланированное техническое обслуживание, поскольку может быть трудно определить источник проблем.

Зачем использовать ИИ вместо других технологий?

Несмотря на свои недостатки, ИИ по-прежнему остается идеальным выбором по сравнению с другими современными технологиями. Например, широко распространенный процесс установки устройств Интернета вещей (IoT) займет много времени, будет невероятно дорогим и, вероятно, нанесет ущерб окружающей среде. Кроме того, они не так эффективны.

Несмотря на то, что датчики IoT экономически эффективны, их точность обычно падает из-за погодных помех, проблем со схемой и смешивания загрязняющих веществ. ИИ может продолжать эффективно работать в плохую погоду и выявлять незначительные отклонения, если он достаточно мощный или прошел достаточную подготовку. 

Есть ли у ИИ потенциал в этой области?

Несмотря на то, что существует множество препятствий для широкого использования ИИ для мониторинга качества воздуха, он все же может стать революционным в этой области. Его прогнозирующие и аналитические возможности уникальны, что делает его одной из единственно применимых технологий. Кроме того, простота использования и практичность делают его доступным, что очень важно, когда большая часть усилий изолирована. 

Возможно, это не идеальное решение, но оно является одним из лучших из существующих. Модернизация оборудования пойдет только на пользу исследователям и населению в целом, поэтому его интеграция может даже понадобиться. После всего, 99% людей по всему миру дышать воздухом с некоторым уровнем вредных загрязняющих веществ — решающее значение имеет быстрое решение.

Дышите лучше с ИИ

Поскольку загрязнение воздуха является такой серьезной и широко распространенной проблемой, для нее требуется мощное решение. ИИ — идеальный выбор в этом сценарии, учитывая, что он может работать независимо и с большой точностью. В конечном счете, его широкое использование может принести пользу всему миру. 

Отметка времени:

Больше от Технология АИИОТ