Ученые из Университета Дьюка разработали инструмент искусственного интеллекта, который поможет
Авторы нового инструмента ИИ особенно заинтересованы в обнаружении уровней частиц PM2,5.
PM2.5 sono particelle solide di dimensioni inferiori a 2,5 micron. Il loro diametro è 30 volte inferiore a quello di un capello umano. Questi includono una miscela di particelle di polvere, cenere, fuliggine, nonché solfati e nitrati sospesi nell'aria. Sono queste sostanze che provocano la torbidità dell'aria, tipica dei centri delle più grandi aree metropolitane.
Particelle PM2.5 sono in grado di arrampicarsi in profondità nelle vie aeree e stabilirsi nei polmoni. L'inalazione di queste particelle può causare irritazione agli occhi, al naso, alla gola o ai polmoni, nonché attacchi di tosse, naso che cola e soffocamento. Ma questo non esaurisce il pericolo del loro impatto. Il tasso di concentrazione delle particelle PM2,5 dell'Organizzazione mondiale della sanità è di 25 microgrammi per metro cubo. Il superamento di questo limite può interrompere il normale funzionamento dei polmoni e causare lo sviluppo di molte malattie pericolose come il cancro ai polmoni, infezioni delle vie respiratorie e malattie cardiovascolari.
Scelto un nuovo algoritmo di intelligenza artificialequeste immagini satellitari hanno dimensioni di un quarto come punti caldi locali (in alto) e punti freddi (in basso) per l'inquinamento atmosferico di Pechino. Credito: Tongshu Zheng, Duke University.
Onere globale delle malattie per il 2020è stato riferito che il 90% della popolazione mondiale vive in aree in cui il PM2,5 è pericoloso per la salute. Allo stesso tempo, nella maggior parte delle città non ci sono stazioni di monitoraggio dell'aria a terra a causa del costo elevato.
Inoltre, danno solo un'idea generale.sulle condizioni di inquinamento atmosferico in una determinata regione, ma per i residenti di diverse aree della città, questi dati sono inutili. Per risolvere il problema, gli scienziati hanno creato uno strumento per misurare il PM2,5 nel raggio di 300 metri (blocco urbano).
Un nuovo algoritmo di intelligenza artificiale ha identificato diversi punti caldi e punti freddi con l'inquinamento atmosferico a Delhi. Credito: Duke University School of Nursing.
Используя спутниковые данные, показатели погоды и машинное обучение исследователи научили алгоритм автоматически находить горячие и прохладные точки загрязнения воздуха. Разработчики использовали технику остаточного обучения. Алгоритм сначала оценивает уровни PM2,5, используя только данные о погоде. Затем он измеряет разницу между этими оценками и фактическими уровнями частиц. В итоге алгоритм учится использовать спутниковые изображения, чтобы улучшать прогнозы.
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