През 2023 г. замърсяването на въздуха е допринесло за над 7 милиона смъртни случая по целия свят. Но в ерата на изкуствения интелект (AI) биха могли да бъдат разработени интелигентни и ефикасни системи за мониторинг на качеството на въздуха, които да откриват замърсителите по-бързо и по-точно, пише weforum.org.
Наземните системи за мониторинг на качеството на въздуха предоставят данни за нивото на замърсителите на въздуха, присъстващи в тропосферата – най-плътният слой на земната атмосфера, който се простира до около 8 мили от повърхността. Но алгоритмите за машинно обучение (МО) могат да бъдат съчетани със съществуващите системи за мониторинг на качеството на въздуха, за да се проследяват промените в атмосферата и да се предоставят ранни предупреждения за опасности от замърсяване на въздуха.
Интегрирането на изкуствен интелект със съществуващите системи за мониторинг на качеството на въздуха по този начин може да създаде подобрения в четири ключови области:
Събиране и анализ на данни в реално време
Моделите с изкуствен интелект и машинно обучение могат да обработват големи обеми данни, като тези, генерирани понастоящем от сензори за качество на въздуха. Това може да се направи с по-висока скорост, за да се открият бързо промени в нивата на замърсителите във въздуха, което позволява по-бързи действия от страна на властите, които се опитват да подобрят качеството на въздуха.
По-рентабилен и достъпен мониторинг
Моделите с изкуствен интелект могат да използват данни от сензори, за да направят информацията за мониторинг на качеството на въздуха по-достъпна за по-широка аудитория. Автоматизирането на този процес с изкуствен интелект намалява разходите за човешка намеса при анализа на данните.
Повишена ефективност и точност
Алгоритмите с изкуствен интелект могат да подобрят събирането на данни и анализа на замърсителите на въздуха, като гарантират, че потребителите получават по-точна информация. Последните изследвания показват, че точността на прогнозирането на качеството на въздуха може да бъде подобрена чрез моделите с машинно обучение.
Подобрено вземане на решения
Моделите с изкуствен интелект могат да предоставят базирани на данни прозрения, за да помогнат на държавните органи и бизнеса да вземат информирани решения по-бързо, предпазвайки хората от опасни нива на замърсяване на въздуха.
Използване на изкуствен интелект за мониторинг и прогнозиране на качеството на въздуха
Много държави вече са започнали да осъзнават тези предимства, като интегрират изкуствен интелект в своите системи за мониторинг на качеството на въздуха. Това им помага да събират повече данни в реално време, които могат да бъдат анализирани и използвани за вземане на решения за защита на хората от последиците от замърсяването на въздуха.
Южноафрикански учени са разработили например Ai_r. Тази сравнително рентабилна система следи качеството на въздуха и прави прогнози за бъдещи горещи точки на замърсяване. Автоматизирана система за прогнозиране на качеството на въздуха, наречена AI-Air, е разработена от китайски изследователи. Тя има за цел да подобри прогнозирането на концентрациите на замърсители.
AirQo е друг пример за настояща система в тази област, която се използва в Африка. Тя има за цел да използва изкуствен интелект, за да информира процеса на вземане на решения относно начините за справяне със здравните предизвикателства, свързани със замърсяването на въздуха, в повече от 16 африкански града. Платформата прави това, като комбинира нискобюджетни сензори, алгоритми с изкуствен интелект и удобни за потребителя интерфейси за анализ на данните за качеството на въздуха.
Сателитният мониторинг на качеството на въздуха е друга развиваща се област. Екип от изследователи от Китай и Япония са разработи AIRTrans. Този инструмент, задвижван от изкуствен интелект, успешно използва сателити за събиране на информация за концентрациите на аерозоли и техния размер, което го прави ефективно решение за мониторинг на замърсители и системи за ранно предупреждение. Той може да помогне за прогнозиране на тенденциите в замърсяването за определен град чрез анализ на предишни набори от данни.
В Корея изследователи са използвали комбинация от алгоритми на изкуствен интелект за прогнозиране на замърсителите на въздуха и за разработване на системи за мониторинг на качеството на въздуха и ранно предупреждение, докато подобни прогнози за замърсяване, базирани на изкуствен интелект, показват, че точността на прогнозите се е повишила до 92% в рамките на 18 месеца, когато са използвани в Китай.
Предизвикателства пред мониторинга на качеството на въздуха, базиран на AI
Въпреки този напредък, все още има предизвикателства пред интегрирането на изкуствен интелект в системите за мониторинг на качеството на въздуха. Моделите с изкуствен интелект се нуждаят от големи обеми точни набори от данни, за да се обучават ефективно, а наличието на такива данни може да се превърне в ограничение. Създаването на система за мониторинг на качеството на въздуха, базирана на изкуствен интелект, също е много скъпо, защото изисква ресурси на центрове за данни и големи количества електроенергия.
Освен това липсва квалифициран персонал за разработване на алгоритми за машинно обучение и поддръжка на хардуер на сензори. Интегрирането на системи за мониторинг на качеството на въздуха, управлявани от изкуствен интелект, в съществуващата инфраструктура може да бъде скъпо и сложно.
Тези проблеми трябва да бъдат решени, за да бъдат системите за мониторинг на качеството на въздуха, управлявани от изкуствен интелект, ефективни, точни и достъпни.
Как изкуственият интелект може да продължи да подобрява качеството на въздуха?
Чрез предоставяне на анализ в реално време и прогнози, изкуственият интелект вече революционизира усилията за мониторинг и прогнозиране на качеството на въздуха по целия свят, което би могло да помогне за постигане на целите за устойчиво развитие. Бъдещите иновации биха могли да включват прогнозни модели за мониторинг на качеството на въздуха и по-широко използване на IoT сензори със съществуващата инфраструктура.
Освен това, дронове, задвижвани от изкуствен интелект, биха могли да помогнат за откриване на замърсители на въздуха в труднодостъпни или отдалечени райони, а данните, които събират, биха могли да бъдат анализирани с помощта на алгоритми на изкуствен интелект. Умните градове и IoT биха могли също да позволят разполагането на мрежи от евтини сензори за качество на въздуха. Тези сензори биха предоставяли непрекъснати данни в реално време за нивата на замърсяване на въздуха в града.
AI революционизира системите за мониторинг на качеството на въздуха, като позволява анализ на данни с висока резолюция в реално време. Чрез интеграция с Интернет на нещата (IoT) и големи данни, системите за мониторинг на качеството на въздуха могат да станат по-ефективни. Този напредък в системите за мониторинг на качеството на въздуха би позволил на правителствата, институциите и екологичните агенции да вземат навременни решения и да подобрят общественото здраве.
