Revista si suplimente
MarketWatch
Inapoi Inainte

Sinergia inteligenței artificiale cu cercetarea poluării aerului

23 Octombrie 2024



Imaginați-vă un spectru de particule microscopice care plutesc liber în aer, vizibile doar prin intermediul tehnologiei avansate, dar omniprezente în mediul nostru. Aceste particule, fie că provin din surse naturale, cum ar fi erupțiile vulcanice, furtunile de praf sau polenul plantelor, fie din activități umane, precum emisiile industriale, arderea combustibililor fosili sau fumul generat de incendiile de vegetație, constituie un element esențial al atmosferei. Aerosolii, așa cum sunt numiți, joacă un rol crucial în procesele climatice, influențând nu doar calitatea aerului pe care îl respirăm, ci și sănătatea noastră. Acești poluanți microscopici interacționează cu radiația solară și cu norii, afectând temperatura globală și modelele vremii. Într-o lume în care schimbările climatice devin din ce în ce mai vizibile, înțelegerea acestor particule și a impactului lor devine esențială pentru protejarea mediului și a sănătății publice.

Aceste particule minuscule pot fi transportate pe distanțe mari, uneori traversând mii de kilometri prin atmosfera agitată, împinse de curenți de aer turbulenți. Dar, cum putem monitoriza și înțelege distribuția acestor particule invizibile, care variază atât de mult de la o zonă la alta și de la un moment la altul? Aici intervine inteligența artificială (AI). Tehnologiile AI au deschis o nouă eră în studiul aerosolilor, oferind un mod inovator de a analiza datele atmosferice. Prin utilizarea unor modele sofisticate de învățare automată, cercetătorii pot examina in profunzime ce se întâmplă în atmosferă, identificând tipurile și sursele aerosolilor cu o precizie fără precedent. Acest proces se desfășoară în două faze esențiale: învățarea și testarea. În prima fază, modelul AI este alimentat cu zeci de mii de seturi de date despre aerosoli (e.g. praful provenit din deșertul Sahara). Prin analizarea acestor date, modelul învață să recunoască caracteristicile unice ale prafului saharian. Apoi, sistemul este testat cu alte tipuri de aerosoli pentru a-și îmbunătăți abilitatea de a face diferența între diverse particule atmosferice.
Un exemplu simplu: dorim ca un sistem inteligent să identifice prezența prafului saharian într-o regiune. Mai întâi, îi oferim date specifice despre praf saharian și îi explicăm ce trebuie să caute. Apoi îi dăm date despre alte tipuri de aerosoli, cum ar fi aerosoli de tip urban, și îi spunem că acestea nu reprezintă praf saharian. Astfel, sistemul învață să facă diferența. Dacă greșește, primește un semnal de corectare și ajustează algoritmii pentru a-și îmbunătăți precizia. Într-un final, aceste sisteme devin tot mai bune la detectarea aerosolilor, iar utilizarea lor poate schimba radical felul în care monitorizăm și prezicem schimbările climatice.



Exemplele celebre de aplicații de inteligență artificială, precum ChatGPT sau Alexa, se bazează pe tehnologii similare, utilizând sisteme inteligente pentru detectarea obiectelor sau recunoașterea comenzilor vocale, demonstrând astfel capacitatea AI de a învăța și de a se adapta în funcție de context. Pe măsură ce sistemul de inteligență artificială continuă procesul de învățare, el devine din ce în ce mai capabil să facă distincții subtile între diverse tipuri de aerosoli. De exemplu, în timp ce inițial a învățat să recunoască praful saharian pe baza unor seturi bine definite de date, el poate acum să compare aceste informații cu alte tipuri de particule din atmosferă – cum ar fi poluarea industrială sau fumul din incendii de vegetație – și să identifice diferențele specifice. Acest tip de rafinare a recunoașterii nu se întâmplă instantaneu, ci prin procesul repetitiv de ajustare bazat pe greșeli și corecturi. De fiecare dată când sistemul întâlnește o eroare – poate confunda fumul de incendii cu praful saharian, de exemplu – este reantrenat și învață din acea greșeală. Încetul cu încetul, sistemul devine tot mai „inteligent” și capabil să facă predicții din ce în ce mai precise.



La un moment dat, modelul AI ajunge să recunoască tipurile de aerosoli chiar și în condiții complicate sau în medii în care datele nu sunt la fel de clare ca în timpul antrenamentului inițial. Această abilitate deaînvăța din greșeli și de a deveni mai bunla recunoașterea particulelor atmosferice are aplicații critice. Pe lângă monitorizarea prafuluisaharian, un astfel de sistem ar puteajuca un rol esențial în evaluarea calității aerului din zonele urbane, în detectarea poluării periculoase sau în monitorizarea impactului erupțiilor vulcanice sau alincendiilor forestiere.



Parerea ta conteaza:

(0/5, 0 voturi)

Lasa un comentariu



trimite