Cientistas da Duke University desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial que ajudará
Os autores da nova ferramenta de IA estão particularmente interessados na detecção de níveis de partículas PM2,5.
PM2.5 são partículas sólidas com menos de 2,5 mícrons de tamanho. Seu diâmetro é 30 vezes menor que o de um fio de cabelo humano. Isso inclui uma mistura de partículas de poeira, cinzas, fuligem, bem como sulfatos e nitratos suspensos no ar. São essas substâncias que causam a turbidez do ar, típica dos centros das maiores áreas metropolitanas.
Partículas PM2.5 são capazes de subir profundamente nas vias aéreas e se estabelecer nos pulmões. A inalação dessas partículas pode causar irritação nos olhos, nariz, garganta ou pulmões, bem como crises de tosse, coriza e asfixia. Mas isso não esgota o perigo de seu impacto. A taxa de concentração de partículas PM2.5 da Organização Mundial da Saúde é de 25 microgramas por metro cúbico. Exceder esse limite pode prejudicar o funcionamento normal dos pulmões e causar o desenvolvimento de muitas doenças perigosas, como câncer de pulmão, infecções do trato respiratório e doenças cardiovasculares.
Novo algoritmo de inteligência artificial escolhidoessas imagens de satélite têm o tamanho de um quarto como pontos quentes locais (parte superior) e pontos frios (parte inferior) para a poluição do ar de Pequim. Crédito: Tongshu Zheng, Duke University.
Carga Global de Doenças para 2020relata-se que 90% da população mundial vive em áreas onde o PM2.5 é perigoso para a saúde. Ao mesmo tempo, na maioria das cidades não há estações terrestres de monitoramento aéreo devido ao alto custo.
Além disso, eles apenas dão uma ideia geral.sobre as condições de poluição do ar em uma determinada região, mas para moradores de diferentes áreas da cidade, esses dados são inúteis. Para resolver o problema, os cientistas criaram um instrumento para medir PM2,5 na faixa de 300 metros (quarteirão).
Um novo algoritmo de inteligência artificial identificou vários pontos quentes e pontos frios com poluição do ar em Delhi. Crédito: Escola de Enfermagem da Universidade Duke.
Usando dados de satélite, indicadores meteorológicos eмашинное 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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