Вчені з Університету Дьюка розробили інструмент штучного інтелекту, який допоможе
Автори нового інструменту ІІ особливо зацікавлені в виявленні рівнів частинок PM2,5.
PM2.5 - це тверді частинки розміром менше 2,5 мікрон. Їх діаметр в 30 разів менше, ніж діаметр людської волосини. До них відноситься суміш частинок пилу, золи, сажі, а також сульфатів і нітратів, які перебувають в підвішеному стані в повітрі. Саме ці речовини викликають помутніння повітря, типове для центрів найбільших мегаполісів.
Частинки PM2.5 здатні забиратися глибоко в дихальні шляхи і осідати в легенях. Вдихання цих частинок може викликати подразнення очей, носа, горла та легень, а також напади кашлю, нежиті і задухи. Але цим не вичерпується небезпека їх впливу. Норма концентрації частинок PM2.5, встановлена Всесвітньою організацією охорони здоров'я - 25 мікрограмів на кубічний метр. Перевищення цієї норми може порушити нормальну роботу легенів і викликати розвиток багатьох небезпечних захворювань, таких як рак легенів, інфекції дихальних шляхів і серцево-судинні захворювання.
Новий алгоритм штучного інтелекту вибравці супутникові зображення розміром з квартал в якості локальних гарячих точок (вгорі) і прохолодних точок (внизу) для забруднення повітря в Пекіні. Надано: Туншу Чжен, Університет Дьюка.
У звіті Global Burden of Diseases за 2020 рікповідомляється, що 90% населення планети проживає в місцях, де кількість PM2,5 небезпечно для здоров'я. При цьому в більшості міст немає наземних станцій моніторингу повітря через високу вартість.
Крім того, вони дають лише загальне уявленняпро умови забруднення повітря в певному регіоні, але для жителів різних районів міста ці дані марні. Щоб вирішити проблему, вчені створили інструмент для вимірювання PM2,5 в діапазоні 300 метрів (міського кварталу).
Новий алгоритм штучного інтелекту виявив кілька гарячих точок і прохолодних місць із забрудненням повітря в Делі. Надано: Школа медсестер Університету Дьюка.
Використовуючи супутникові дані, показники погоди тамашинне навчання дослідники навчили алгоритм автоматично знаходити гарячі та прохолодні точки забруднення повітря. Розробники використовували техніку залишкового навчання. Алгоритм спочатку оцінює рівні PM2,5, використовуючи лише дані про погоду. Потім він вимірює різницю між цими оцінками та фактичними рівнями частинок. У результаті алгоритм навчається використовувати супутникові зображення, щоб покращувати прогнози.
Читати далі
З'ясувалося, чому вчені називають придатними для життя не ті планети
Створено першу точна карта світу. Що не так з усіма іншими?
На них тримається Всесвіт: як працюють чотири головні сили природи