Новый инструмент искусственного интеллекта использует комбинацию машинного обучения, спутниковых изображений и данных о погоде, чтобы самостоятельно находить места с сильным загрязнением воздуха вплоть до квартала города.
Ученые из Университета Дьюка разработали инструмент искусственного интеллекта, который поможет исследователям выявлять и сокращать источники опасных выбросов. Кроме того, он пригодится в изучении влияния выбросов на здоровье человека в конкретном месте города.
Авторы нового инструмента ИИ особенно заинтересованы в обнаружении уровней частиц PM2,5.
PM2.5 — это твердые частицы размером менее 2,5 микрон. Их диаметр в 30 раз меньше, чем диаметр человеческого волоса. К ним относится смесь частиц пыли, золы, сажи, а также сульфатов и нитратов, находящихся во взвешенном состоянии в воздухе. Именно эти вещества вызывают помутнение воздуха, типичное для центров крупнейших мегаполисов.
Частицы PM2.5 способны забираться глубоко в дыхательные пути и оседать в легких. Вдыхание этих частиц может вызвать раздражение глаз, носа, горла или легких, а также приступы кашля, насморка и удушья. Но этим не исчерпывается опасность их воздействия. Норма концентрации частиц PM2.5, установленная Всемирной организацией здравоохранения — 25 микрограмм на кубический метр. Превышение этой нормы может нарушить нормальную работу легких и вызвать развитие многих опасных заболеваний, таких как рак легких, инфекции дыхательных путей и сердечно-сосудистые заболевания.
В отчете Global Burden of Diseases за 2020 год сообщается, что 90% населения планеты проживает в местах, где количество PM2,5 опасно для здоровья. При этом в большинстве городов нет наземных станций мониторинга воздуха из-за высокой стоимости.
Кроме того, они дают только общее представление об условиях загрязнения воздуха в определенном регионе, но для жителей разных районов города эти данные бесполезны. Чтобы решить проблему, ученые создали инструмент для измерения PM2,5 в диапазоне 300 метров (городского квартала).
Используя спутниковые данные, показатели погоды и машинное обучение исследователи научили алгоритм автоматически находить горячие и прохладные точки загрязнения воздуха. Разработчики использовали технику остаточного обучения. Алгоритм сначала оценивает уровни PM2,5, используя только данные о погоде. Затем он измеряет разницу между этими оценками и фактическими уровнями частиц. В итоге алгоритм учится использовать спутниковые изображения, чтобы улучшать прогнозы.
Читать далее
Выяснилось, почему ученые называют пригодными для жизни не те планеты
Создана первая точная карта мира. Что не так со всеми остальными?
На них держится Вселенная: как работают четыре главные силы природы