Des scientifiques de l'Université Duke ont développé un outil d'intelligence artificielle qui aidera
Les auteurs du nouvel outil d’IA s’intéressent particulièrement à la détection des niveaux de particules PM2,5.
PM2.5 sont des particules solides de taille inférieure à 2,5 microns. Leur diamètre est 30 fois plus petit que celui d'un cheveu humain. Ceux-ci comprennent un mélange de particules de poussière, de cendres, de suie, ainsi que des sulfates et des nitrates en suspension dans l'air. Ce sont ces substances qui provoquent la turbidité de l'air, caractéristique des centres des plus grandes régions métropolitaines.
Particules PM2.5 sont capables de monter profondément dans les voies respiratoires et de s'installer dans les poumons. L'inhalation de ces particules peut provoquer une irritation des yeux, du nez, de la gorge ou des poumons, ainsi que des accès de toux, d'écoulement nasal et d'étouffement. Mais cela n'épuise pas le danger de leur impact. Le taux de concentration de particules PM2,5 de l'Organisation mondiale de la santé est de 25 microgrammes par mètre cube. Le dépassement de cette limite peut perturber le fonctionnement normal des poumons et entraîner le développement de nombreuses maladies dangereuses telles que le cancer du poumon, les infections des voies respiratoires et les maladies cardiovasculaires.
Un nouvel algorithme d'intelligence artificielle a été choisices images satellites sont de taille quart comme des points chauds locaux (en haut) et des points froids (en bas) pour la pollution de l'air à Pékin. Crédit: Tongshu Zheng, Duke University.
Le fardeau mondial des maladies pour 2020il est rapporté que 90% de la population mondiale vit dans des zones où les PM2,5 sont dangereuses pour la santé. Dans le même temps, dans la plupart des villes, il n'y a pas de stations de surveillance de l'air au sol en raison du coût élevé.
De plus, ils ne donnent qu'une idée générale.sur les conditions de pollution de l'air dans une certaine région, mais pour les habitants de différentes zones de la ville, ces données sont inutiles. Pour résoudre le problème, les scientifiques ont créé un instrument permettant de mesurer les PM2,5 dans la gamme de 300 mètres (îlot).
Un nouvel algorithme d'IA a identifié plusieurs points chauds et points frais avec la pollution de l'air à Delhi. Crédit: École des sciences infirmières de l'Université Duke.
À l'aide de données satellitaires, d'indicateurs météorologiques etLes chercheurs en apprentissage automatique ont formé un algorithme pour trouver automatiquement les points chauds et froids de pollution atmosphérique. Les développeurs ont utilisé la technique de l'apprentissage résiduel. L’algorithme estime d’abord les niveaux de PM2,5 en utilisant uniquement les données météorologiques. Il mesure ensuite la différence entre ces estimations et les niveaux réels de particules. En conséquence, l’algorithme apprend à utiliser les images satellite pour améliorer les prévisions.
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