AI와 우리가 숨 쉬는 공기

인공 지능(AI)은 대기 오염에 대한 환경적 노력에 혁명을 일으킬 기회가 있습니다. 고유한 응용 프로그램은 다른 현재 기술과 차별화되므로 일부 구현 장애에도 불구하고 이상적인 선택입니다.

대기 오염은 우리에게 어떤 영향을 미칩니 까?

대기 오염은 환경 및 건강에 부정적인 영향을 미치기 때문에 중요한 문제입니다. 많은 사람들이 지속적인 품질 문제가 있는 지역에 살고 있습니다. 2023년 XNUMX월 현재 미국 환경 보호국은 다음을 확인했습니다. 오염물질 안전기준 초과 15개 군, 거의 21만 명에게 영향을 미칩니다.

그러나 오염 물질은 대부분의 공개 수치가 보여주는 것보다 더 많은 사람들에게 영향을 미칠 수 있습니다. 2023년에 Natural Resources Defense Council은 EPA의 데이터를 분석하여 추가 8 백만 미국인 그을음만으로 위험한 수준의 대기 오염을 흡입하십시오.

새로운 솔루션이 필요한 이유는 무엇입니까?

대부분의 사람들은 깨닫지도 못한 채 오염 물질과 오염 물질을 흡입합니다. 사실은, 전 세계 인구의 90 % 세계보건기구(WHO)의 지침을 초과하는 오염 수준의 공기를 호흡합니다. 이 통계는 단기간 노출도 건강에 지속적인 악영향을 미칠 수 있다는 점을 고려할 때 우려됩니다.

스모그나 그을음과 같이 눈에 보이는 오염 물질을 피할 수는 있지만 이산화탄소나 질소 산화물과 같은 대부분은 사람의 눈에 보이지 않습니다. 사람들은 건강을 개선하기 위해 이 문제를 감지, 측정 및 관리하기 위한 기술적 도움이 필요합니다.

현재 기술은 세상이 필요로 하는 대로 수행할 수 없습니다. 예를 들어, 미국 회계 감사원은 국가의 대기 질 모니터링 시스템이 수준 이하임을 발견했습니다. 그것 충분한 관련 데이터를 제공하지 않음 연구자나 대중이 효과적으로 사용할 수 있도록

대부분의 사람들은 최신 대기 오염 데이터를 수집, 저장 및 처리할 수 있는 장기적인 기술 솔루션을 원합니다. 일반적으로 이러한 장치는 비용이 많이 들고 설치가 까다로울 수 있습니다. 그러나 AI는 이러한 요구 사항을 해결할 수 있으며 동일한 제한이 없습니다.

AI가 대기 오염을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니까?

AI는 전 세계 사람들이 대기 오염을 제거하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 모델은 널리 퍼진 문제를 처리할 때 중요한 요소인 데이터 및 지능형 분석을 기반으로 합니다. 잠재적인 솔루션일 뿐만 아니라 전 세계의 연구원과 엔지니어가 개념 증명으로 모델을 별도로 개발했습니다. 

예를 들어, Cornell University의 엔지니어는 AI를 개발했습니다. PM2.5를 정확하게 측정할 수 있는 — 도시 지역의 머리카락 굵기보다 작은 미세 오염 입자. 이전 기술은 무겁고 부피가 크고 복잡했지만 이 모델은 간단하고 접근이 용이합니다.

AI는 어떻게 대기 오염을 줄일 수 있습니까?

AI는 대기 오염을 줄이기 위해 오염 물질 수준을 감지, 측정 및 관리할 수 있습니다. 또한 현재 기술을 지원하기 위한 연구 및 유지 관리 노력을 지원할 수 있습니다.

AI 캔 대기 오염원을 정확하게 식별, 정부 환경 기관이 봉쇄 조치로 신속하게 대응할 수 있습니다. 이 기술은 지속적으로 새로운 정보에 적응하고 빠르게 학습할 수 있기 때문에 사소한 실시간 변화에도 반응할 수 있습니다. 

특정 지역에 오염 물질이 갑자기 급증하거나 지속적으로 나타나는 경우 관련 당사자에게 경고할 수 있습니다. 예를 들어 생산 공장 근처의 작은 마을이 고속도로가 부족하거나 인구가 많음에도 불구하고 정기적으로 안전한 대기 질 수준을 초과했다고 가정해 보겠습니다. AI가 공무원을 가장 유력한 범인으로 공장에 지시하면 지역 주민의 건강을 보호하기 위해 대기 오염 정책을 실행할 수 있습니다.

• 측량

예외적인 사건이 발생하지 않는 한 대기 오염 수준은 일반적으로 일정하기 때문에 AI는 과거 및 현재 통계를 쉽게 훈련하여 미래의 변화를 예측할 수 있습니다. 방대한 데이터 세트를 신속하게 해석하여 정확한 결론에 도달할 수 있습니다. 

오염 물질 측정에 대한 실시간 업데이트는 공공 안전에 도움이 될 것입니다. 이 접근 방식을 통해 공무원은 대기 질 저하가 임박했음을 특정 인구에게 경고하여 건강을 개선할 수 있습니다. 또한 환경을 더 잘 보호하기 위해 조치를 취할 수 있는 더 많은 시간을 제공합니다.

대부분의 연구자들은 AI로 대기 오염을 관리할 때 심층 신경망을 사용합니다. 그들을 고려하면 놀라운 일이 아닙니다. 가장 높은 성능 비율을 가지고 다른 하위 집합에서. 인간의 두뇌처럼 작동하기 때문에 오염 물질 수준을 줄이기 위한 솔루션을 식별하고 우선 순위를 지정할 수 있습니다.

대기 질 모니터링 시스템은 종종 충분한 정보를 수집하지 못하기 때문에 사람들은 종종 모델을 구축하기 위해 자체 조사를 해야 합니다. 결과적으로 전체 정확도에 영향을 미치지 않을 수 있습니다. 이에 대응하여 연구자들은 AI를 활용하여 합성 데이터를 생성할 수 있습니다. 

AI 정확한 인공 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 그들의 필요에 맞게 맞춤화되었습니다. 공개적으로 사용 가능한 정보에 의존하는 대신 실제와 같은 통계에 대한 알고리즘을 빠르게 훈련하여 정확한 일반 개요를 얻을 수 있습니다.  

• 유지보수

대기 질 모니터링 시스템에서 작업하는 엔지니어는 유지 관리를 위해 AI를 사용할 수 있습니다. 이 방법이 전체 문제를 직접적으로 해결하지는 않지만 여전히 솔루션에 기여합니다. 예측 분석을 활용하여 기계 학습 모델은 정확하게 예측할 수 있습니다. 장비에 서비스가 필요할 때. 본질적으로 데이터 수집 단위이기 때문에 이 접근 방식은 순환적인 이점이 있습니다. 

AI 구현에 장애물이 있습니까?

AI는 주로 데이터 격리로 인해 구현에 몇 가지 중요한 장애물에 직면해 있습니다. 환경 기관 종종 연구를 독립적으로 처리합니다., 결과 또는 통계를 공유하지 않음을 의미합니다. 이러한 방식은 귀중한 정보가 작고 액세스할 수 없는 주머니에 보관되는 데이터 사일로를 초래합니다. 

AI는 이미 존재하는 과거, 위치, 교통 및 날씨 통계를 사용하여 대기 질 수준을 정확하게 예측할 수 있습니다. 그러나 문제는 현재 모든 것이 사일로에 있다는 것입니다. 이 정보 격리 현상은 모델이 교육할 품질 데이터 세트가 있는 경우에만 효과적이기 때문에 진행 상황을 되돌릴 수 있습니다.

AI를 사용하여 대기 오염을 줄이는 것은 위험한가요?

AI는 대기 오염에 대한 이상적인 솔루션이지만 몇 가지 위험이 있습니다. 부정확한 데이터로 학습하여 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 또한 연구원은 종종 운영 문제를 진단하는 논리를 따를 수 없습니다.

AI가 자주 경험하는 블랙박스 문제는 깊은 신경망에서 놀라울 정도로 눈에 띕니다 — 사람들이 대기 오염과 싸우기 위해 사용하는 가장 일반적인 하위 집합 중 하나입니다. 그러한 모델의 논리를 추적하는 것은 거의 불가능하기 때문에 연구자와 엔지니어는 부정확한 기능을 할 위험이 있습니다. 

교육 데이터에 잘못된 계산이나 근본적인 편향이 있으면 어떻게 됩니까? 블랙박스 문제는 그러한 것들이 숨겨져 있을 가능성을 높입니다. 또한 문제의 원인을 파악하기 어려울 수 있으므로 일상적이고 계획되지 않은 유지 관리가 어려워집니다.

다른 기술보다 AI를 사용하는 이유는 무엇입니까?

단점에도 불구하고 AI는 여전히 다른 최신 기술에 비해 이상적인 선택입니다. 예를 들어, 사물 인터넷(IoT) 장치의 광범위한 설치 프로세스는 시간이 오래 걸리고 엄청나게 비싸며 환경에 해를 끼칠 수 있습니다. 게다가 거의 효과적이지 않습니다.

IoT 센서는 비용 효율적이지만, 정확도가 일상적으로 떨어집니다. 날씨 간섭, 회로 문제 및 오염 물질 혼합으로 인해. AI는 악천후에서도 계속 효율적으로 작동하고 강력하거나 충분한 훈련을 받은 경우 사소한 변화를 식별할 수 있습니다. 

AI는 이 분야에서 잠재력이 있습니까?

대기 질 모니터링에서 AI를 광범위하게 사용하는 데는 여러 가지 장애물이 있지만 현장에서는 여전히 혁신적일 수 있습니다. 예측 및 분석 기능은 고유하여 적용 가능한 유일한 기술 중 하나입니다. 또한 사용 편의성과 실용성 덕분에 쉽게 접근할 수 있으며, 이는 대부분의 노력이 고립되어 있을 때 필수적입니다. 

완벽한 솔루션은 아니지만 현존하는 최고의 솔루션 중 하나입니다. 장비 현대화는 연구원과 일반 대중에게만 도움이 되므로 통합이 필요할 수도 있습니다. 결국, 전 세계 사람들의 99 % 일정 수준의 유해 오염 물질이 포함된 공기를 호흡하십시오. 빠른 해결책이 중요합니다.

AI로 더 나은 호흡

대기 오염은 매우 심각하고 광범위한 문제이기 때문에 강력한 솔루션이 필요합니다. AI는 독립적으로 매우 정밀하게 작동할 수 있다는 점을 고려할 때 이 시나리오에서 이상적인 선택입니다. 궁극적으로 광범위한 사용은 전 세계에 도움이 될 수 있습니다. 

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• 출처: https://www.aiiottalk.com/ai-and-the-air-we-breathed/