Científicos de la Universidad de Duke han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que ayudará
Los autores de la nueva herramienta de IA están particularmente interesados en detectar niveles de partículas PM2,5.
PM2.5 son partículas sólidas de tamaño inferior a 2,5 micrones. Su diámetro es 30 veces menor que el de un cabello humano. Estos incluyen una mezcla de partículas de polvo, cenizas, hollín, así como sulfatos y nitratos suspendidos en el aire. Son estas sustancias las que causan la turbidez del aire, que es típica de los centros de las áreas metropolitanas más grandes.
Partículas PM2.5 pueden penetrar profundamente en las vías respiratorias y asentarse en los pulmones. La inhalación de estas partículas puede causar irritación en los ojos, nariz, garganta o pulmones, así como ataques de tos, secreción nasal y asfixia. Pero esto no agota el peligro de su impacto. La tasa de concentración de partículas PM2.5 de la Organización Mundial de la Salud es de 25 microgramos por metro cúbico. Exceder este límite puede interrumpir el funcionamiento normal de los pulmones y provocar el desarrollo de muchas enfermedades peligrosas como cáncer de pulmón, infecciones del tracto respiratorio y enfermedades cardiovasculares.
Nuevo algoritmo de inteligencia artificial elegidoestas imágenes de satélite tienen un tamaño de un cuarto como puntos calientes locales (arriba) y puntos fríos (abajo) para la contaminación del aire de Beijing. Crédito: Tongshu Zheng, Universidad de Duke.
Carga mundial de enfermedades para 2020Se informa que el 90% de la población mundial vive en áreas donde PM2.5 es peligroso para la salud. Al mismo tiempo, en la mayoría de las ciudades no hay estaciones terrestres de monitoreo del aire debido al alto costo.
Además, solo dan una idea general.sobre las condiciones de contaminación del aire en una determinada región, pero para los residentes de diferentes áreas de la ciudad, estos datos son inútiles. Para resolver el problema, los científicos han creado un instrumento para medir PM2.5 en el rango de 300 metros (manzana).
Un nuevo algoritmo de inteligencia artificial ha identificado varios puntos calientes y fríos con contaminación del aire en Delhi. Crédito: Escuela de Enfermería de la Universidad de Duke.
Utilizando datos satelitales, indicadores meteorológicos yInvestigadores de aprendizaje automático entrenaron un algoritmo para encontrar automáticamente puntos fríos y calientes de contaminación del aire. Los desarrolladores utilizaron la técnica del aprendizaje residual. El algoritmo primero estima los niveles de PM2,5 utilizando únicamente datos meteorológicos. Luego mide la diferencia entre estas estimaciones y los niveles reales de partículas. Como resultado, el algoritmo aprende a utilizar imágenes de satélite para mejorar los pronósticos.
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