如何利用人工智能防治空氣汙染

防止空氣汙染的人工智能。

關於全球空氣汙染，我們有很多但太少的數據。人工智能需要大量的數據來構建良好的人工智能工具。要知道哪些數據是可用的，這些數據包含哪些信息。自20世紀80年代以來，世界固定站和移動平台在內的世界許多地區都建立了空氣汙染監測網絡youtube视频推广。

人類呼吸空氣的地球表面附近的測量精度有限，盡管衛星儀器覆蓋全球，但測量頻率不夠高。世界上許多地區幾乎沒有空氣質量監測站。相鄰監測站之間通常有10公裏甚至100公裏的距離，即使在網絡密集的歐洲。

例如，從現代低成本傳感器設備獲得的測量信號，人工智能可以發揮其擴展全球空氣汙染監測網絡的作用。這種設備可以用來填補監測空白，如果將這種設備與傳統站點的測量結合起來。

人工智能有助於分析和預測空氣汙染。

目前，複雜的數值模型，即所謂的化學傳輸模型，需要對空氣汙染進行解釋和預測。這些模型使用計算機代碼來模擬包含數千行的天氣和空氣汙染化學品，並在世界最大的超級計算機上運行。

在這些目的中應用人工智能將給其他人工智能應用程序帶來不同的挑戰。在當地空氣質量預測的背景下，人工智能方法在20世紀90年代首次進行了測試。機器學習的結果只比經典統計方法好一點，因為當時機器學習的算法和計算能力比今天弱了100萬倍手機上網Plan。

自2012年以來，所謂的卷積神經網絡在典型的人工智能任務中取得了突破，如圖像識別，大氣科學家再次對人工智能感興趣。自2018年以來，幾項研究表明，先進的機器學習技術確實可以在當地生成高質量的空氣汙染預測。

機器學習模型很快就會提供更換和更低的解決方案來預測一個區域的空氣汙染。這種系統可能在混合方法中工作得最好，其中天氣信息來自傳統的數值模擬，即天氣預報，而空氣質量信息來自測量值。

空氣汙染管理中人工智能的機遇和風險。

低成本空氣汙染傳感器與人工智能和混合模型的結合可能提供更詳細的空氣汙染圖，因此更有針對性的緩解措施比目前負擔得起的措施。

結合生理傳感器和醫療信息系統，基於人工智能的汙染監測最終可以直接測量吸入汙染物的劑量，從而幫助弱勢群體更好地規劃戶外活動，避免危險環境。事實上，歐洲和其他地方的幾家公司已經在推廣基於人工智能的空氣質量信息Au Tau。

然而，在這一點上，這些系統的質量往往存在問題，關於它們在實踐中如何工作的信息也很少。與其他應用領域一樣，人工智能解決方案的最大風險是盲目信任。因此，我們應該充分了解基於人工智能的空氣質量監測系統的能力和局限性，我們應該始終控制我們的行動。