ШІ та повітря, яким ми дихаємо

ШІ та повітря, яким ми дихаємо

Мітка часу: 16 серпня 2023 р., 1:48
AI and the Air We Breathed PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Штучний інтелект (ШІ) має шанс зробити революцію в боротьбі з забрудненням повітря. Його унікальні програми відрізняють його від інших сучасних технологій, що робить його ідеальним вибором, незважаючи на деякі перешкоди впровадження.

Як забруднення повітря впливає на нас?

Забруднення повітря є важливою проблемою, оскільки воно негативно впливає на навколишнє середовище та здоров’я. Багато людей живуть у регіонах із постійними проблемами з якістю. Станом на липень 2023 року Агентство з охорони навколишнього середовища США визначило 15 округів перевищують безпечні рівні забруднюючих речовин, що вразило майже 21 мільйон людей.

Однак забруднювачі можуть впливати на більше людей, ніж показує більшість публічних цифр. У 2023 році Рада із захисту природних ресурсів проаналізувала дані EPA, виявивши додатково 8 мільйонів американців вдихати небезпечні рівні забруднення повітря лише сажею.

Чому нам потрібне нове рішення?

Більшість людей вдихають забруднювачі та забруднювачі, навіть не усвідомлюючи цього. Насправді, 90% світового населення дихає повітрям, рівень забруднення якого перевищує норми Всесвітньої організації охорони здоров’я. Ця статистика викликає занепокоєння, враховуючи, що навіть короткочасний вплив може мати тривалі негативні наслідки для здоров’я.

Хоча можливо уникнути видимих ​​забруднень, таких як смог або кіптява, більшість із них, як вуглекислий газ або оксид азоту, невидимі для людського ока. Людям потрібна технологічна допомога для виявлення, вимірювання та вирішення цієї проблеми, щоб покращити своє здоров’я.

Сучасні технології просто не можуть працювати так, як це потрібно світові. Наприклад, Управління звітності уряду США виявило, що система моніторингу якості повітря в країні не відповідає стандартам. Це не надає достатньо відповідних даних для ефективного використання дослідниками чи громадськістю.

Більшість людей хочуть мати довгострокове технологічне рішення, здатне збирати, зберігати та діяти на основі актуальних даних про забруднення повітря. Як правило, такі пристрої будуть дорогими та складними для встановлення. Однак штучний інтелект може задовольнити ці потреби та не має тих самих обмежень.

Чи може ШІ допомогти позбутися забруднення повітря?

ШІ може допомогти людям у всьому світі позбутися забруднення повітря. Ці моделі процвітають завдяки даним і інтелектуальному аналізу, вирішальним факторам при вирішенні такої поширеної проблеми. Це також не просто потенційне рішення — дослідники та інженери по всьому світу окремо розробили моделі для підтвердження концепції. 

Наприклад, інженери з Корнельського університету розробили ШІ здатний точно вимірювати PM2.5 — дрібні частинки забруднення розміром менше людської волосини — у містах. Якщо попередня технологія була важкою, громіздкою та складною, ця модель проста та доступна.

Як ШІ може зменшити забруднення повітря?

ШІ може виявляти, вимірювати та керувати рівнями забруднюючих речовин, щоб зменшити забруднення повітря. Крім того, це може допомогти в дослідженні та зусиль з обслуговування для підтримки сучасних технологій.

ШІ може точно визначити джерела забруднення повітря, дозволяючи державним природоохоронним органам швидко реагувати на стримування. Оскільки ця технологія може постійно адаптуватися до нової інформації та швидко навчатися, вона може реагувати на незначні зміни в реальному часі. 

Він може сповістити відповідні сторони, якщо кількість забруднювачів раптово підскочить або постійно з’явиться в певних областях. Наприклад, скажімо, у невеликому містечку поблизу виробничого підприємства рівень якості повітря регулярно перевищував безпечні рівні, незважаючи на відсутність автомагістралей або велику кількість населення. Після того, як штучний інтелект скерує чиновників до фабрики як до найімовірнішого винуватця, вони зможуть запровадити політику щодо забруднення повітря для захисту здоров’я місцевих жителів.

  • Вимірювання

Оскільки рівні забруднення повітря, як правило, стабільні, якщо не відбувається виняткової події, штучний інтелект може легко навчатися на основі історичних і поточних статистичних даних, щоб прогнозувати майбутні зміни. Він може швидко інтерпретувати масивні набори даних, щоб прийти до точних висновків. 

Оновлення вимірювань забруднюючих речовин у реальному часі було б корисним для громадської безпеки. Завдяки такому підходу чиновники могли б попередити певні групи населення про загрозу погіршення якості повітря, покращуючи їхнє здоров’я. Крім того, це дає їм більше часу, щоб вжити заходів для кращого захисту навколишнього середовища.

  • управління

Більшість дослідників використовують глибокі нейронні мережі, коли керують забрудненням повітря за допомогою ШІ. Це не дивно, враховуючи їх мають найвищий показник продуктивності з будь-якої іншої підмножини. Оскільки вони працюють як людський мозок, вони можуть визначати та визначати пріоритети рішень для зменшення рівня забруднюючих речовин.

Оскільки системам моніторингу якості повітря часто не вдається зібрати достатньо інформації, людям часто доводиться проводити власні дослідження, щоб створити модель. У результаті це може не вплинути на його загальну точність. У відповідь дослідники можуть використовувати ШІ для створення синтетичних даних. 

AI може створювати точні штучні набори даних налаштовані відповідно до їхніх потреб. Замість того, щоб покладатися на загальнодоступну інформацію, вони можуть швидко навчити свій алгоритм на реальній статистиці, щоб отримати точний загальний огляд.  

  • технічне обслуговування

Інженери, які працюють над системами моніторингу якості повітря, можуть використовувати ШІ для обслуговування. Хоча цей метод безпосередньо не вирішує загальну проблему, він все одно сприяє вирішенню. Використання прогнозної аналітики, a модель машинного навчання може точно проектувати коли обладнання потребуватиме обслуговування. Оскільки вони, по суті, є одиницями збору даних, цей підхід має циклічні переваги. 

Чи є перешкоди для впровадження ШІ?

ШІ стикається з деякими суттєвими перешкодами на шляху впровадження, головним чином через ізоляцію даних. Природоохоронні установи часто проводять свої дослідження самостійно, тобто вони не діляться висновками чи статистикою. Ця практика призводить до накопичення даних, де цінна інформація зберігається в маленьких, недоступних кишенях. 

Штучний інтелект міг би точно прогнозувати рівень якості повітря, маючи вже наявні статистичні дані про історію, місцезнаходження, трафік і погоду. Однак проблема полягає в тому, що зараз усе сидить у силосах. Це явище інформаційної ізоляції може сповільнити прогрес, оскільки моделі ефективні лише тоді, коли вони мають якісні набори даних для навчання.

Чи ризиковано використання ШІ для зменшення забруднення повітря?

Хоча штучний інтелект є ідеальним рішенням для боротьби із забрудненням повітря, він має певні ризики. Він може тренуватися на неточних даних, що вплине на його продуктивність. Дослідники також часто не можуть слідувати його логіці для діагностики операційних проблем.

Проблема чорної скриньки, з якою часто стикається ШІ неймовірно помітні завдяки глибоким нейронним мережам — одна з найпоширеніших підмножин, які люди використовують для боротьби із забрудненням повітря. Оскільки простежити логіку таких моделей майже неможливо, дослідники та інженери ризикують працювати неточно. 

Що станеться, якщо навчальні дані містять прорахунки або основне упередження? Проблема чорної скриньки збільшує ймовірність того, що такі речі залишаться прихованими. Крім того, це ускладнює планове та позапланове технічне обслуговування, оскільки може бути важко визначити, звідки виникають проблеми.

Навіщо використовувати ШІ замість інших технологій?

Незважаючи на свої недоліки, ШІ все ще є ідеальним вибором порівняно з іншими сучасними технологіями. Наприклад, поширений процес встановлення пристроїв Інтернету речей (IoT) займе багато років, буде неймовірно дорогим і, ймовірно, зашкодить навколишньому середовищу. Крім того, вони не настільки ефективні.

Незважаючи на те, що сенсори IoT є економічно ефективними, їхня точність регулярно падає через вплив погодних умов, проблеми з електросхемою та змішування забруднюючих речовин. Штучний інтелект може продовжувати ефективно працювати в погану погоду та виявляти незначні зміни, якщо він потужний або достатньо навчений. 

Чи має ШІ потенціал у цій сфері?

Хоча існує багато перешкод для широкого використання штучного інтелекту для моніторингу якості повітря, він все одно може стати революційним для галузі. Його прогнозні та аналітичні можливості є унікальними, що робить його однією з єдиних застосовуваних технологій. Крім того, його легкість у використанні та практичність роблять його доступним, що важливо, коли більшість зусиль ізолюються. 

Можливо, це не ідеальне рішення, але воно одне з найкращих із існуючих. Модернізація обладнання піде тільки на користь дослідникам і населенню, тому його інтеграція може бути навіть необхідною. Після всього, 99% людей у ​​всьому світі вдихайте повітря з певним рівнем небезпечних забруднюючих речовин — швидке вирішення проблеми має вирішальне значення.

Дихайте краще з ШІ

Оскільки забруднення повітря є настільки серйозною та широко поширеною проблемою, вона потребує потужного рішення. ШІ є ідеальним вибором у цьому сценарії, оскільки він може працювати незалежно та з високою точністю. Зрештою, його широке використання може принести користь всьому світу. 

Часова мітка:

Більше від Технологія AIIOT