Счастливого Дивали с искусственным интеллектом - как ИИ может помочь в борьбе с загрязнением на этом фестивале?
Дивали - праздник огней. Когда мы приветствуем Богиню Лакшми в форме богатства и процветания в наших домах, это праздник радости. Пришло время дарить и получать подарки, а также есть много сладостей! Но в последнее время Дивали также стал фестивалем красивых разноцветных фейерверков, которые взрываются на фоне ночного неба.
Но один неприятный аспект фейерверков - это загрязнение, которое они вызывают. Настолько, что во время Дивали качество воздуха снижается до невозможного для дыхания, что вызывает множество проблем со здоровьем у людей. Эта проблема стала настолько распространенной в последнее время, что Верховный суд даже временно запретил петарды во время Дивали в 2017 году.
Но разве это единственный способ уменьшить загрязнение воздуха? И хотя запрет на фейерверки может уменьшить чрезмерное загрязнение во время Дивали, как насчет другого времени. В целом в Индии чрезвычайно высокий уровень загрязнения воздуха, и в 2018 году она занимает 3-е место среди самых загрязненных стран мира. Таким образом, очевидно, что запрет на фейерверки - это только краткосрочное решение, и Индии необходимо долгосрочное решение, чтобы снизить уровень загрязнения. . И почему бы не найти это долгосрочное решение в передовых технологиях? Почему бы не использовать искусственный интеллект для решения проблем, созданных человеческим интеллектом? (или глупость !!!)
Вам интересно, как искусственный интеллект может помочь в борьбе с загрязнением? Что ж, читайте дальше, чтобы узнать!
Как искусственный интеллект может помочь в борьбе с загрязнением?
Что ж, AI может помочь во всех областях, так почему бы не здесь? !!! Фактически, искусственный интеллект и Интернет вещей вместе могут внести огромный вклад в решение проблемы загрязнения мегаполисов, которое даже значительно возрастает во время Дивали.
Вам интересно, как это можно сделать? Как можно уменьшить загрязнение в городе, просто используя искусственный интеллект и Интернет вещей? Позвольте мне объяснить, как это работает! Во-первых, данные, относящиеся к загрязнению города, такие как выбросы от транспортных средств, уровни пыльцы, направление воздушного потока, погода, уровни движения и т. Д., Получаются с использованием Интернета вещей из различных источников, таких как станции мониторинга окружающей среды в городе, камеры дорожного движения, метеорологические спутники и т. Д. ( И в данном случае количество крекеров, купленных во время Дивали у разных продавцов в разных регионах!)
После того, как все важные данные собраны, мы переходим к интересному этапу! Алгоритмы машинного обучения автоматически анализируют данные, корректируя необходимые прогностические модели в соответствии с различными факторами, такими как текущий сезон, различные топологии города и т. Д. Используя этот анализ, алгоритмы машинного обучения должны иметь возможность рассчитывать прогнозы загрязнения в различных областях город, который заранее сообщает городским властям, где могут возникнуть проблемы.
Например: если эта уникальная комбинация машинного обучения и Интернета вещей будет реализована в Индии, то городские власти смогут заранее рассчитать увеличение уровней загрязнения, которое может произойти в различных местах в течение недели Дивали, а затем уменьшить его в максимально возможной степени. Некоторые временные решения, которые может реализовать правительство штата, включают сокращение транспортных средств и строительные работы в наиболее пострадавших районах, а также полное введение запрета на взломщики . И долгосрочными решениями могут быть переход на чистые источники энергии, замена бензиновых автомобилей на электронные, использование систем фильтрации воздуха и т. Д.
Теперь, после прочтения всей этой сложной технической документации, задаетесь ли вы вопросом, как это можно реализовать в реальной жизни? Позвольте мне сказать вам, что эта концепция не является теоретической, но она уже была реализована китайской исследовательской лабораторией IBM в форме Green Horizons с целью сокращения твердых частиц в китайских городах на 25%. Система Green Horizons использует искусственный интеллект и Интернет вещей для генерации конкретных прогнозов загрязнения за 72 часа до времени, а также может рассчитывать общие будущие тенденции загрязнения до следующих 10 дней.
Чтобы понять ужасную ситуацию, сложившуюся в Китае, вам необходимо понять, что твердые частицы - это все взвешенные загрязнители в воздухе, и для их измерения используются PM2,5. Тяжелая промышленная зона имеет показатель PM2,5 около 100, а Пекин многократно превышал показатель 600 в прошлом !!!
Источник изображения: IBM Green Horizons
Но теперь Китай контролирует большую часть своих уровней загрязнения и опустился на 12 место в Мировом отчете о качестве воздуха среди самых загрязненных стран мира за 2018 год, тогда как Индия находится на 3 месте . Кроме того, среди 10 самых загрязненных городов мира в 2018 году 7 находятся в Индии. Вот почему такая инициатива, как Green Horizons, необходима в индийских городах с заоблачным уровнем загрязнения. Поэтому для того, чтобы действительно создать «разумную Индию» , правительству Индии чрезвычайно важно решать сложные проблемы, такие как загрязнение, с помощью передовых технологий, доступных в эту цифровую эпоху!
Счастливого Дивали с искусственным интеллектом! Вот как можно использовать искусственный интеллект и Интернет вещей для решения постоянно растущей проблемы загрязнения в Индии, которая достигает неуправляемого уровня во время Дивали. Это единственный способ навсегда уменьшить загрязнение окружающей среды, чтобы все мы могли просто наслаждаться Дивали как фестивалем света, радости и множества сладостей!