Luftverschmutzung bleibt fast überall ein Problem und auch wenn andere Umweltprobleme wie globale Erwärmung, Verlust der biologischen Vielfalt, Bodendegradation und nicht nachhaltige Nutzung von Süßwasserressourcen immer wichtiger werden, bleibt die Luftverschmutzung ein Problem, auf das es sich zu konzentrieren lohnt und Maßnahmen ergreifen.
Laut der Weltgesundheitsorganisation sterben jedes Jahr 3 bis 8 Millionen Menschen vorzeitig, weil die Luft, die sie häufig einatmen, Schadstoffe enthält, die die Atemwege beeinträchtigen, entzündliche Erkrankungen verursachen oder das menschliche Immunsystem beeinträchtigen können.
Trotz mehrerer Vorschriften, die darauf abzielen, den Ausstoß von Luftschadstoffen zu reduzieren und Grenzwerte für die Konzentration von Luftschadstoffen festzulegen, zeigen Messungen in ganz Europa immer noch häufig Konzentrationswerte, die den Sicherheitsgrenzwert für die menschliche Gesundheit und die Lebensmittelproduktion überschreiten.
Der Rest der Welt hat größere Probleme. Manchmal, beispielsweise in Megastädten in Süd- und Ostasien, Afrika und Südamerika, ist die Umweltverschmutzung so stark, dass die Menschen kaum noch arbeiten oder sich auf der Straße zurechtfinden können.
Es wird daher empfohlen, die Überwachung der Luftverschmutzung fortzusetzen oder sogar auszuweiten und die Instrumente weiterzuentwickeln, die zur Analyse dieser Messungen und zur Vorhersage von Luftschadstoffen erforderlich sind, damit gefährdete Gruppen gewarnt und Gegenmaßnahmen ergriffen werden können. In diesem Artikel erfahren Sie, wie künstliche Intelligenz zur Bekämpfung der Luftverschmutzung eingesetzt werden kann.
Zur globalen Luftverschmutzung haben wir viele, aber zu wenige Daten. Um gute KI-Tools zu entwickeln, benötigt KI große Datenmengen und es ist notwendig zu verstehen, welche Daten verfügbar sind und welche Informationen diese Daten enthalten. Seit den 1980er Jahren wurden in vielen Regionen der Welt Netzwerke zur Überwachung der Luftverschmutzung mit festen Stationen und mobilen Plattformen eingerichtet.
Obwohl Satelliteninstrumente die Welt abdecken, ist die Messfrequenz nicht hoch genug und auch die Messgenauigkeit in der Nähe der Erdoberfläche, wo Menschen Luft atmen, ist begrenzt. In vielen Teilen der Welt gibt es nahezu keine Luftqualitätsüberwachungsstationen. Selbst in Europa, wo das Netzwerk von Überwachungsstationen relativ dicht ist, liegen zwischen benachbarten Überwachungsstationen normalerweise zehn oder sogar hundert Kilometer.
Künstliche Intelligenz kann beim Ausbau globaler Luftverschmutzungsüberwachungsnetzwerke eine Rolle spielen, beispielsweise als Mittel zur Interpretation von Messsignalen moderner, kostengünstiger Sensorgeräte. Mit solchen Geräten können Überwachungslücken geschlossen werden, wenn sie in Verbindung mit Messungen an herkömmlichen Stationen eingesetzt werden.
Zur Erklärung und Vorhersage von Luftverschmutzung sind derzeit komplexe numerische Modelle, sogenannte chemische Transportmodelle, erforderlich, bei denen Supercomputercode auf dem Computer ausgeführt wird, um Wetter und Luftverschmutzungschemie zu simulieren .
Der Einsatz von KI für diese Zwecke bringt einige Herausforderungen mit sich, die sich von denen unterscheiden, die bei anderen KI-Anwendungen üblich sind. In den 1990er Jahren wurden KI-Methoden erstmals im Rahmen lokaler Luftqualitätsvorhersagen getestet. Damals waren die Algorithmen und die Rechenleistung des maschinellen Lernens etwa eine Million Mal schwächer als heute, sodass die Ergebnisse des maschinellen Lernens nur geringfügig besser waren als die, die mit klassischen statistischen Methoden erzielt wurden.
Nach 2012 erzielten sogenannte Convolutional Neural Networks Durchbrüche bei typischen Aufgaben der künstlichen Intelligenz wie der Bilderkennung, und Atmosphärenforscher interessierten sich wieder für künstliche Intelligenz. Seit 2018 haben mehrere Studien gezeigt, dass fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens tatsächlich qualitativ hochwertige Vorhersagen zur Luftverschmutzung vor Ort erstellen können.
Modelle des maschinellen Lernens werden bald auch alternative und weniger rechenintensive Lösungen zur Vorhersage der Luftverschmutzung in einem Gebiet bieten. Solche Systeme funktionieren möglicherweise am besten in einem Hybridansatz, bei dem Wetterinformationen aus herkömmlichen numerischen Simulationen, also Wettervorhersagen, und Informationen zur Luftqualität aus Messungen stammen.
Die Kombination kostengünstiger Luftverschmutzungssensoren mit künstlicher Intelligenz und Hybridmodellen könnte detailliertere Luftverschmutzungskarten liefern und daher erschwinglicher sein als die derzeit verfügbaren verfügbar Im Vergleich zu den ergriffenen Maßnahmen werden gezieltere Minderungsmaßnahmen ergriffen.
In Kombination mit physiologischen Sensoren und medizinischen Informationssystemen könnte die KI-basierte Überwachung der Umweltverschmutzung schließlich eine direkte Messung der Dosen eingeatmeter Schadstoffe ermöglichen und so gefährdeten Gruppen helfen, ihre Outdoor-Aktivitäten besser zu planen und gefährliche Umgebungen zu meiden. Tatsächlich fördern bereits mehrere Unternehmen in Europa und anderswo KI-basierte Informationen zur Luftqualität.
Zu diesem Zeitpunkt ist die Qualität solcher Systeme jedoch oft fraglich und es gibt kaum Informationen darüber, wie gut sie in der Praxis funktionieren. Wie in anderen Anwendungsbereichen besteht auch bei KI-Lösungen die größte Gefahr darin, dass Vertrauen blind ist. Daher ist es wichtig, dass wir die Möglichkeiten und Grenzen KI-basierter Luftqualitätsüberwachungssysteme vollständig verstehen und unser Handeln stets kontrollieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie wir KI nutzen können, um die Luftverschmutzung zu bekämpfen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
