空氣污染仍然是幾乎所有地方的一個問題，儘管全球暖化、生物多樣性喪失、土壤退化和淡水資源不可持續利用等其他環境問題變得更加突出，但空氣污染仍然是一個值得我們關注和採取行動的問題。
根據世界衛生組織的數據，每年有300萬至800萬人過早死亡，因為他們頻繁呼吸的空氣中含有有害物質，可能會影響呼吸系統，導致發炎疾病或影響人體免疫系統。
儘管有幾項法規旨在減少空氣污染物的排放，並對周圍空氣污染物的濃度水平進行了限制，但歐洲各地的測量結果仍然經常顯示，濃度水平超過了對人類健康和食品生產安全的閾值。
世界其他地區面臨更大的問題。例如有時，在南亞、東亞、非洲和南美洲的特大城市，污染是如此嚴重，以至於人們幾乎無法正常工作或在街上穿梭。
因此，我們被建議繼續甚至擴大對空氣污染的監測，並進一步開發所需的工具來分析這些測量數據，並對空氣污染物作出預測，以便弱勢群體得到警告，並採取對策。在本文中，我們將看到如何使用人工智慧來防治空氣污染。
關於全球空氣污染，我們有許多但又太少的數據。為了建構好的人工智慧工具，人工智慧需要大量數據，有必要了解哪些數據是可用的，以及這些數據包含哪些資訊。自1980年代以來，世界多個地區建立了包括固定台站和行動平台在內的空氣污染監測網。
衛星儀器雖然覆蓋全球，但測量頻率不夠高，對人類呼吸空氣的地球表面附近的測量精度也有限。世界上許多地區幾乎沒有空氣品質監測站，即使在監測站網路較密集的歐洲，相鄰監測站之間通常也有十公里甚至一百公里的距離。
人工智慧可以在擴大全球空氣污染監測網路中發揮作用，例如，作為解釋從現代低成本感測器設備獲得的測量訊號的一種手段。如果將此類設備與傳統台站的測量結合使用，則可以使用此類設備來填補監控空白。
空氣污染的解釋和預測目前需要複雜的數值模型，也就是所謂的化學傳輸模型，這些模型使用包含數千行並在世界上最大的超級電腦上運行的電腦程式碼來模擬天氣和空氣污染化學。
將AI用於這些目的會帶來一些挑戰，這些挑戰不同於其他AI應用程式中常見的問題。在90年代，人工智慧方法首次在當地空氣品質預測的背景下進行了測試。當時，機器學習演算法和運算能力比今天弱100萬倍左右，所以機器學習的結果只比用經典統計方法得到的結果好一點點。
2012年後，所謂的捲積神經網路在影像辨識等典型人工智慧任務上取得了突破，大氣科學家也再次對人工智慧產生了興趣。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產生高品質的空氣污染預報。
機器學習模型很快也將提供替代，且計算成本更低的解決方案，預測一個地區的空氣污染。此類系統可能在混合方法中運作得最好，其中天氣資訊來自傳統的數值模擬，也就是天氣預報，而空氣品質資訊來自測量值。
#低成本的空氣污染感測器與人工智慧和混合模型的結合，可能會提供更詳細的空氣污染地圖，因此，與目前負擔得起的措施相比，更有針對性的緩解措施。
結合生理感測器和醫療資訊系統，基於人工智慧的污染監測最終可能實現對吸入污染物劑量的直接測量，從而幫助弱勢群體更好地計劃他們的戶外活動和避免危險環境。事實上，歐洲和其他地方的幾家公司已經在宣傳基於人工智慧的空氣品質資訊。
然而，在這一點上，這類系統的品質常常是有問題的，而且很少有關於它們在實踐中運作得如何的資訊。與其他應用領域一樣，人工智慧解決方案的最大危險出現在盲目信任時。因此，重要的是我們要充分了解基於AI的空氣品質監測系統的能力和局限性，並且我們必須始終控制自己的行動。
以上是我們如何使用人工智慧防治空氣污染的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
