空氣污染仍然是幾乎所有地方的一個(gè)問題，盡管全球變暖、生物多樣性喪失、土壤退化和淡水資源不可持續(xù)利用等其他環(huán)境問題變得更加突出，但空氣污染仍然是一個(gè)值得我們關(guān)注和采取行動(dòng)的問題。根據(jù)世界衛(wèi)生組織的數(shù)據(jù)，每年有300萬至800萬人過早死亡，因?yàn)樗麄冾l繁呼吸的空氣中含有有害物質(zhì)，可能會(huì)影響呼吸系統(tǒng)，導(dǎo)致炎癥疾病或影響人體免疫系統(tǒng)。

盡管有幾項(xiàng)法規(guī)旨在減少空氣污染物的排放，并對(duì)周圍空氣污染物的濃度水平進(jìn)行了限制，但歐洲各地的測(cè)量結(jié)果仍然經(jīng)常顯示，濃度水平超過了對(duì)人類健康和食品生產(chǎn)安全的閾值。世界其他地區(qū)面臨更大的問題。比如有時(shí)，在南亞、東亞、非洲和南美洲的特大城市，污染是如此嚴(yán)重，以至于人們幾乎無法正常工作或在街道上穿行。因此，我們被建議繼續(xù)甚至擴(kuò)大對(duì)空氣污染的監(jiān)測(cè)，并進(jìn)一步開發(fā)所需的工具來分析這些測(cè)量數(shù)據(jù)，并對(duì)空氣污染物作出預(yù)測(cè)，以便弱勢(shì)群體得到警告，并采取對(duì)策。在本文中，我們將看到如何使用人工智能防治空氣污染。人工智能防治空氣污染關(guān)于全球空氣污染，我們有很多但又太少的數(shù)據(jù)。為了構(gòu)建好的人工智能工具，人工智能需要大量數(shù)據(jù)，有必要了解哪些數(shù)據(jù)是可用的，以及這些數(shù)據(jù)包含哪些信息。自20世紀(jì)80年代以來，世界多個(gè)地區(qū)建立了包括固定臺(tái)站和移動(dòng)平臺(tái)在內(nèi)的空氣污染監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。衛(wèi)星儀器雖然覆蓋全球，但測(cè)量頻率不夠高，對(duì)人類呼吸空氣的地球表面附近的測(cè)量精度也有限。世界上許多地區(qū)幾乎沒有空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站，即使在監(jiān)測(cè)站網(wǎng)絡(luò)比較密集的歐洲，相鄰監(jiān)測(cè)站之間通常也有十公里甚至一百公里的距離。人工智能可以在擴(kuò)大全球空氣污染監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮作用，例如，作為解釋從現(xiàn)代低成本傳感器設(shè)備獲得的測(cè)量信號(hào)的一種手段。如果將此類設(shè)備與傳統(tǒng)臺(tái)站的測(cè)量結(jié)合使用，則可以使用此類設(shè)備來填補(bǔ)監(jiān)測(cè)空白。人工智能可以幫助分析和預(yù)測(cè)空氣污染空氣污染的解釋和預(yù)測(cè)目前需要復(fù)雜的數(shù)值模型，也就是所謂的化學(xué)傳輸模型，這些模型使用包含數(shù)千行并在世界上最大的超級(jí)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)代碼來模擬天氣和空氣污染化學(xué)。將AI用于這些目的會(huì)帶來一些挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)不同于其他AI應(yīng)用程序中常見的問題。上世紀(jì)90年代，人工智能方法首次在當(dāng)?shù)乜諝赓|(zhì)量預(yù)測(cè)的背景下進(jìn)行了測(cè)試。當(dāng)時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法和計(jì)算能力比今天要弱100萬倍左右，所以機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果只比用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法得到的結(jié)果好一點(diǎn)點(diǎn)。2012年之后，所謂的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別等典型人工智能任務(wù)上取得了突破，大氣科學(xué)家也再次對(duì)人工智能產(chǎn)生了興趣。自2018年以來，幾項(xiàng)研究表明，先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)確實(shí)可以在當(dāng)?shù)厣筛哔|(zhì)量的空氣污染預(yù)報(bào)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型很快還將提供替代，且計(jì)算成本更低的解決方案，預(yù)測(cè)一個(gè)地區(qū)的空氣污染。此類系統(tǒng)可能在混合方法中工作得最好，其中天氣信息來自傳統(tǒng)的數(shù)值模擬，也就是天氣預(yù)報(bào)，而空氣質(zhì)量信息來自測(cè)量值。人工智能在空氣污染管理中的機(jī)會(huì)和風(fēng)險(xiǎn)低成本的空氣污染傳感器與人工智能和混合模型的結(jié)合，可能會(huì)提供更詳細(xì)的空氣污染地圖，因此，與目前負(fù)擔(dān)得起的措施相比，更有針對(duì)性的緩解措施。

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