デューク大学の科学者は、次のような人工知能ツールを開発しました。
新しい AI ツールの作成者は、PM2.5 粒子のレベルの検出に特に興味を持っています。
PM2。図５は、サイズが２．５ミクロン未満の固体粒子である。それらの直径は人間の髪の毛の30分の1です。これらには、ほこり、灰、すすの粒子の混合物、および空気中に浮遊する硫酸塩と硝酸塩が含まれます。大都市圏の中心部に典型的な空気の濁りを引き起こすのはこれらの物質です。
粒子PM2。5人は気道の奥深くまで登り、肺に落ち着くことができます。これらの粒子を吸入すると、目、鼻、喉、または肺に刺激を与えるだけでなく、咳、鼻水、窒息の発作を引き起こす可能性があります。しかし、これは彼らの影響の危険性を尽くしません。世界保健機関のPM2.5粒子濃度率は、1立方メートルあたり25マイクログラムです。この制限を超えると、肺の正常な機能が損なわれ、肺がん、気道感染症、心血管疾患などの多くの危険な病気の発症を引き起こす可能性があります。
選択した新しい人工知能アルゴリズムこれらの衛星画像は、北京の大気汚染のローカルホットスポット（上）とクールスポット（下）の4分の1のサイズです。クレジット：Tongshu Zheng、デューク大学。
2020年の世界的な疾病負荷世界の人口の90％がPM2.5が健康に有害な地域に住んでいると報告されています。同時に、ほとんどの都市では、コストが高いため、地上の大気モニタリングステーションはありません。
さらに、彼らは一般的な考えを与えるだけです。特定の地域の大気汚染の状況についてですが、都市のさまざまな地域の住民にとって、これらのデータは役に立ちません。この問題を解決するために、科学者たちは300メートルの範囲（街区）でPM2.5を測定するための機器を作成しました。
新しい人工知能アルゴリズムにより、デリーの大気汚染のあるいくつかのホットスポットとクールスポットが特定されました。クレジット：デューク大学看護学部。
衛星データ、気象指標、機械学習の研究者は、大気汚染のホットスポットとクールスポットを自動的に見つけるアルゴリズムを訓練しました。開発者は残差学習の手法を使用しました。このアルゴリズムはまず気象データのみを使用して PM2.5 レベルを推定します。次に、これらの推定値と実際の粒子レベルの差を測定します。その結果、アルゴリズムは衛星画像を使用して予測を改善することを学習します。
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