空气污染仍然是几乎所有地方的一个问题，尽管全球变暖、生物多样性丧失、土壤退化和淡水资源不可持续利用等其他环境问题变得更加突出，但空气污染仍然是一个值得我们关注和采取行动的问题。
根据世界卫生组织的数据，每年有300万至800万人过早死亡，因为他们频繁呼吸的空气中含有有害物质，可能会影响呼吸系统，导致炎症疾病或影响人体免疫系统。
尽管有几项法规旨在减少空气污染物的排放，并对周围空气污染物的浓度水平进行了限制，但欧洲各地的测量结果仍然经常显示，浓度水平超过了对人类健康和食品生产安全的阈值。
世界其他地区面临更大的问题。比如有时，在南亚、东亚、非洲和南美洲的特大城市，污染是如此严重，以至于人们几乎无法正常工作或在街道上穿行。
因此，我们被建议继续甚至扩大对空气污染的监测，并进一步开发所需的工具来分析这些测量数据，并对空气污染物作出预测，以便弱势群体得到警告，并采取对策。在本文中，我们将看到如何使用人工智能防治空气污染。
关于全球空气污染，我们有很多但又太少的数据。为了构建好的人工智能工具，人工智能需要大量数据，有必要了解哪些数据是可用的，以及这些数据包含哪些信息。自20世纪80年代以来，世界多个地区建立了包括固定台站和移动平台在内的空气污染监测网络。
卫星仪器虽然覆盖全球，但测量频率不够高，对人类呼吸空气的地球表面附近的测量精度也有限。世界上许多地区几乎没有空气质量监测站，即使在监测站网络比较密集的欧洲，相邻监测站之间通常也有十公里甚至一百公里的距离。
人工智能可以在扩大全球空气污染监测网络中发挥作用，例如，作为解释从现代低成本传感器设备获得的测量信号的一种手段。如果将此类设备与传统台站的测量结合使用，则可以使用此类设备来填补监测空白。
空气污染的解释和预测目前需要复杂的数值模型，也就是所谓的化学传输模型，这些模型使用包含数千行并在世界上最大的超级计算机上运行的计算机代码来模拟天气和空气污染化学。
将AI用于这些目的会带来一些挑战，这些挑战不同于其他AI应用程序中常见的问题。上世纪90年代，人工智能方法首次在当地空气质量预测的背景下进行了测试。当时，机器学习算法和计算能力比今天要弱100万倍左右，所以机器学习的结果只比用经典统计方法得到的结果好一点点。
2012年之后，所谓的卷积神经网络在图像识别等典型人工智能任务上取得了突破，大气科学家也再次对人工智能产生了兴趣。自2018年以来，几项研究表明，先进的机器学习技术确实可以在当地生成高质量的空气污染预报。
机器学习模型很快还将提供替代，且计算成本更低的解决方案，预测一个地区的空气污染。此类系统可能在混合方法中工作得最好，其中天气信息来自传统的数值模拟，也就是天气预报，而空气质量信息来自测量值。
低成本的空气污染传感器与人工智能和混合模型的结合，可能会提供更详细的空气污染地图，因此，与目前负担得起的措施相比，更有针对性的缓解措施。
结合生理传感器和医疗信息系统，基于人工智能的污染监测最终可能实现对吸入污染物剂量的直接测量，从而帮助弱势群体更好地计划他们的户外活动和避免危险环境。事实上，欧洲和其他地方的几家公司已经在宣传基于人工智能的空气质量信息。
然而，在这一点上，这类系统的质量常常是有问题的，而且很少有关于它们在实践中工作得如何的信息。与其他应用领域一样，人工智能解决方案的最大危险出现在盲目信任时。因此，重要的是我们要充分了解基于AI的空气质量监测系统的能力和局限性，并且我们要始终控制自己的行动。
以上是我们如何使用人工智能防治空气污染的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
