듀크대학교 과학자들이 인공지능 도구를 개발했습니다.
새로운 AI 도구의 작성자는 특히 PM2.5 입자 수준을 감지하는 데 관심이 있습니다.
PM2.5는 크기가 2.5 미크론 미만인 고체 입자입니다. 직경은 사람의 머리카락보다 30 배 더 작습니다. 여기에는 먼지, 회분, 그을음, 공기 중에 부유하는 황산염 및 질산염 입자의 혼합물이 포함됩니다. 가장 큰 대도시 지역의 중심에서 전형적인 공기 탁도를 일으키는 것은 이러한 물질입니다.
Частицы PM2.5 명은기도 깊숙이 올라갈 수 있고 폐에 정착 할 수 있습니다. 이러한 입자를 흡입하면 눈, 코, 목 또는 폐에 자극을 줄 수있을뿐만 아니라 기침, 콧물 및 질식을 유발할 수 있습니다. 그러나 이것은 그 영향의 위험을 소진시키지 않습니다. 세계 보건기구의 PM2.5 입자 농도 비율은 입방 미터당 25 마이크로 그램입니다. 이 한계를 초과하면 폐의 정상적인 기능을 방해하고 폐암, 호흡기 감염 및 심혈관 질환과 같은 많은 위험한 질병이 발생할 수 있습니다.
새로운 인공 지능 알고리즘 선택이 위성 이미지는 베이징 대기 오염에 대한 로컬 핫스팟 (위)과 시원한 스팟 (아래)으로 1/4 크기입니다. 출처 : Duke University, Tongshu Zheng.
2020 년 글로벌 질병 부담전 세계 인구의 90 %가 PM2.5가 건강에 위험한 지역에 살고있는 것으로보고되었습니다. 동시에, 대부분의 도시에는 높은 비용으로 인해 지상 기반 공기 모니터링 스테이션이 없습니다.
또한 일반적인 아이디어 만 제공합니다.특정 지역의 대기 오염 상태에 대해 알고 있지만 도시의 다른 지역에 거주하는 사람들에게는 이러한 데이터가 쓸모가 없습니다. 이 문제를 해결하기 위해 과학자들은 300 미터 범위 (도시 블록)에서 PM2.5를 측정하는 도구를 만들었습니다.
새로운 인공 지능 알고리즘이 델리의 대기 오염으로 인해 여러 핫스팟과 시원한 장소를 식별했습니다. 신용 : 듀크 대학교 간호 대학.
위성 데이터, 날씨 표시기 및기계 학습 연구자들은 대기 오염의 뜨겁고 차가운 지점을 자동으로 찾는 알고리즘을 훈련했습니다. 개발자는 잔여 학습 기술을 사용했습니다. 알고리즘은 먼저 날씨 데이터만 사용하여 PM2.5 수준을 추정합니다. 그런 다음 이러한 추정치와 실제 입자 수준 간의 차이를 측정합니다. 결과적으로 알고리즘은 위성 이미지를 사용하여 예측을 개선하는 방법을 학습합니다.
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