대기오염 방지를 위해 AI를 활용하는 방법

대기 오염은 지구 온난화, 생물 다양성 손실, 토양 악화 및 담수 자원의 지속 불가능한 사용과 같은 다른 환경 문제가 더욱 두드러짐에도 불구하고 거의 모든 곳에서 여전히 문제로 남아 있으며, 대기 오염은 여전히 ​​우리가 집중해야 할 문제로 남아 있습니다. 조치를 취하십시오.

세계보건기구(WHO)에 따르면, 자주 호흡하는 공기에는 호흡기에 영향을 미치거나 염증성 질환을 일으키거나 인간의 면역 체계에 영향을 미칠 수 있는 유해 물질이 포함되어 있기 때문에 매년 300만~800만 명이 조기 사망한다고 합니다.

대기 오염 물질의 배출을 줄이고 주변 대기 오염 물질의 농도 수준을 제한하기 위한 여러 규정에도 불구하고 유럽 전역의 측정값은 여전히 ​​인간 건강 및 식품 생산 안전 기준에 대한 위험을 초과하는 농도 수준을 자주 보여줍니다.

나머지 세계에는 더 큰 문제가 있습니다. 예를 들어, 때로는 남아시아와 동아시아, 아프리카, 남아메리카의 거대 도시에서는 오염이 너무 심해서 사람들이 거의 일하거나 거리를 탐색할 수 없습니다.

따라서 대기 오염 모니터링을 계속하거나 확대하고 이러한 측정을 분석하고 대기 오염 물질에 대해 예측하는 데 필요한 도구를 더욱 개발하여 취약 계층에 경고하고 대책을 강구할 것을 권고합니다. 이번 글에서는 인공지능을 활용하여 대기 오염을 방지하는 방법을 살펴보겠습니다.

인공지능이 대기 오염을 예방하고 제어합니다

전 세계 대기 오염에 관한 데이터는 많지만 데이터가 너무 적습니다. 좋은 AI 도구를 구축하기 위해서는 AI에 많은 양의 데이터가 필요하며, 어떤 데이터가 이용 가능하며, 이 데이터에 어떤 정보가 포함되어 있는지 이해하는 것이 필요합니다. 1980년대 이후 고정 관측소와 이동 플랫폼을 포함한 대기 오염 모니터링 네트워크가 전 세계 여러 지역에 구축되었습니다.

위성 장비가 전 세계를 커버하고 있지만 측정 주파수는 충분히 높지 않으며 인간이 공기를 호흡하는 지표면 근처의 측정 정확도도 제한됩니다. 전 세계 많은 지역에는 대기 질 모니터링 스테이션이 거의 없습니다. 모니터링 스테이션 네트워크가 상대적으로 밀집된 유럽에서도 인접한 모니터링 스테이션 사이에는 일반적으로 10km 또는 심지어 100km가 있습니다.

인공지능은 예를 들어 최신 저가형 센서 장치에서 얻은 측정 신호를 해석하는 수단으로 글로벌 대기 오염 모니터링 네트워크를 확장하는 역할을 할 수 있습니다. 이러한 장비는 기존 스테이션의 측정과 함께 사용하면 모니터링 공백을 메우는 데 사용할 수 있습니다.

인공 지능은 대기 오염을 분석하고 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

현재 대기 오염을 설명하고 예측하려면 소위 화학 수송 모델이라는 복잡한 수치 모델이 필요합니다. 이 모델은 컴퓨터에서 실행되는 슈퍼컴퓨터 코드를 사용하여 날씨와 대기 오염 화학을 시뮬레이션합니다. .

이러한 목적으로 AI를 사용하면 다른 AI 애플리케이션에서 흔히 볼 수 있는 것과는 다른 몇 가지 문제가 발생합니다. 1990년대에 AI 방법은 지역 대기 질 예측의 맥락에서 처음 테스트되었습니다. 당시에는 기계학습 알고리즘과 컴퓨팅 능력이 지금보다 약 100만 배 약했기 때문에 기계학습 결과는 고전적인 통계 방법을 사용하여 얻은 결과보다 약간 나을 뿐이었습니다.

2012년 이후 소위 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network)이 이미지 인식 등 일반적인 인공지능 작업에서 획기적인 성과를 거두면서 대기과학자들은 다시 인공지능에 관심을 가지게 되었습니다. 2018년 이후 여러 연구에 따르면 고급 기계 학습 기술이 실제로 지역적으로 고품질 대기 오염 예측을 생성할 수 있는 것으로 나타났습니다.

머신러닝 모델은 곧 한 지역의 대기 오염을 예측하기 위한 대안적이고 계산 비용이 덜 드는 솔루션을 제공할 것입니다. 이러한 시스템은 기상 정보가 전통적인 수치 시뮬레이션, 즉 일기 예보에서 나오고 대기 질 정보가 측정에서 나오는 하이브리드 접근 방식에서 가장 잘 작동할 수 있습니다.

대기 오염 관리에서 인공 지능의 기회와 위험

저비용 대기 오염 센서와 인공 지능 및 하이브리드 모델의 결합은 보다 상세한 대기 오염 지도를 제공할 수 있으므로 현재보다 더 저렴할 수 있습니다. 사용 가능 취한 조치와 비교하여 보다 표적화된 완화 조치가 채택되었습니다.

생리학적 센서 및 의료 정보 시스템과 결합된 AI 기반 오염 모니터링은 결국 흡입된 오염 물질의 양을 직접 측정할 수 있게 하여 취약 계층이 야외 활동을 더 잘 계획하고 위험한 환경을 피할 수 있도록 돕습니다. 실제로 유럽 및 기타 지역의 여러 회사에서는 이미 AI 기반 대기질 정보를 홍보하고 있습니다.

그러나 현 시점에서는 이러한 시스템의 품질이 의심스러운 경우가 많으며 실제로 얼마나 잘 작동하는지에 대한 정보가 거의 없습니다. 다른 응용 분야와 마찬가지로 AI 솔루션의 가장 큰 위험은 신뢰가 맹목적일 때 발생합니다. 따라서 AI 기반 대기 질 모니터링 시스템의 기능과 한계를 완전히 이해하고 항상 자신의 행동을 통제하는 것이 중요합니다.

위 내용은 대기오염 방지를 위해 AI를 활용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!