Ученые научились предсказывать загрязнения воздуха с помощью искусственного интеллекта

OpenAI фактически открыл моду на разработку новшеств с ипользованием искусственного интеллекта, применяемых во всех областях.

Инженеры Корнелла использовали эту способность машины относиться к тому, что она воспринимает вокруг себя, для решения проблем: в данном случае актуальной, рифмованной темы - загрязнения в городе.

Исследование позволило им упростить и усилить модели ИИ, которые точно рассчитывают влияние мелких твердых частей (PM2.5), таких как пыль, сажа, пыль, выхлопные газы, выбрасываемые легковыми и грузовыми автомобилями, содержащиеся в загрязненном воздухе, в конце своего пути попадают в легкие человека: мужчину, женщину, ребенка, животного, никого не исключая.

Отчет Корнелла является важной пищей для размышлений городских чиновников и градостроителей здравоохранения, которые получат в свои руки точные данные о состоянии здоровья горожан и воздуха, которым они дышат, благодаря подробному и тщательному анализу, опубликованному журналом Transportation Research Part D.

Инфраструктура определяет нашу среду обитания, наше воздействие.

Так предельно кратко высказался Оливье Гао, профессор экологического и гражданского строительства Говарда Симпсона в Инженерном колледже.

По словам Гао, воздействие загрязнения от транспорта, выбрасываемого в виде выхлопных газов от грузовых и легковых машин на наших дорогах, - признает он, - очень сложно.

Наша инфраструктура, транспортная и энергетическая политика будут влиять на загрязнение воздуха, и, следовательно, на здоровье населения.

Предыдущие методы измерения загрязнения были, откровенно говоря, очень сложными и, прежде всего, немного громоздкими.

Не модно, можно сказать.

Конечно, без искусственного интеллекта. Они опирались лишь на чрезвычайное - количество точек данных.

Более компактный, менее интенсивный способ.

Старые модели расчета твёрдых частей были вычислительно механическими и сложными, - продолжает Оливье Гао.

Однако если разработать легкодоступную модель данных, с помощью искусственных интеллектов заполнив некоторые пробелы, можно получить точную модель в локальном размере.

Гао вместе с Мохаммадом Таярани опубликовали исследование под названием Разработка моделей машинного обучения, связанной с картированием гиперлокальной концентрации твёрдых частиц.

Источник:https://www.newscellulari.it/