AIを活用して大気汚染と戦う方法

大気汚染はほぼあらゆる場所で依然として問題となっており、地球温暖化、生物多様性の喪失、土壌劣化、淡水資源の持続不可能な使用など、他の環境問題が顕著になる中でも、大気汚染は依然として私たちの注意と行動を要する問題です。

世界保健機関によれば、人々が頻繁に呼吸する空気には呼吸器系に影響を及ぼしたり、炎症性疾患を引き起こしたり、人間の免疫系に影響を及ぼす可能性のある有害物質が含まれているため、毎年300万から800万人が早死にしているという。

大気汚染物質の排出を削減し、大気中の汚染物質の濃度レベルを制限することを目的としたいくつかの規制があるにもかかわらず、ヨーロッパ全土での測定では、人間の健康や食料生産にとって安全な閾値を超えるレベルが依然として頻繁に示されています。

世界の他の地域では、より大きな問題に直面しています。例えば、南アジア、東アジア、アフリカ、南アメリカの大都市では、汚染がひどく、仕事や街路の移動がほとんど不可能になることがあります。

したがって、大気汚染の監視を継続し、さらに拡大し、これらの測定値を分析して大気汚染物質を予測するために必要なツールをさらに開発し、脆弱なグループに警告を発し、対策を講じることができるようにすることが推奨されます。この記事では、人工知能がどのように大気汚染対策に活用できるかを見ていきます。

人工知能が大気汚染と戦う

地球規模の大気汚染に関するデータは豊富にあるが、その量は少なすぎる。優れた AI ツールを構築するには、AI に大量のデータが必要であり、利用可能なデータとそのデータに含まれる情報を理解する必要があります。 1980 年代以降、固定局や移動プラットフォームを含む大気汚染監視ネットワークが世界各地で構築されてきました。

衛星機器は地球全体をカバーしますが、測定頻度が十分ではなく、人間が呼吸する地球表面付近では精度が制限されます。世界の多くの地域では、大気質の監視ステーションがほとんど存在しません。監視ステーションのネットワークが比較的密集しているヨーロッパでさえ、隣接する監視ステーション間の距離は通常 10 キロメートル、場合によっては 100 キロメートルです。

AI は、たとえば、最新の低コストのセンサー デバイスから取得した測定信号を解釈する手段として、世界的な大気汚染監視ネットワークの拡大に役割を果たす可能性があります。このような機器は、従来の観測所の測定と組み合わせて使用​​することで、監視のギャップを埋めるために使用できます。

人工知能は大気汚染の分析と予測に役立つ

現在、大気汚染の説明と予測には、世界最大のスーパーコンピューターで実行される数千行のコンピューター コードを使用して気象と大気汚染の化学反応をシミュレートする、いわゆる化学輸送モデルと呼ばれる複雑な数値モデルが必要です。

これらの目的で AI を使用すると、他の AI アプリケーションで一般的に発生する問題とは異なるいくつかの課題が生じます。 AI 手法は、1990 年代に地域の大気質予測の文脈で初めてテストされました。当時の機械学習アルゴリズムと計算能力は今日の約 100 万倍弱かったため、機械学習の結果は古典的な統計手法で得られた結果よりもわずかに優れているだけでした。

2012 年以降、いわゆる畳み込みニューラル ネットワークが画像認識などの典型的な AI タスクで画期的な進歩を遂げると、大気科学者は再び AI に興味を持つようになりました。 2018 年以降、いくつかの研究により、高度な機械学習技術によって実際に地域レベルで高品質の大気汚染予測を生成できることが示されています。

機械学習モデルは、近い将来、地域の大気汚染を予測するための代替の、かつ計算コストの低いソリューションも提供するようになるでしょう。このようなシステムは、気象情報が従来の数値シミュレーション、つまり天気予報から得られ、大気質情報が測定から得られるハイブリッドアプローチで最も効果的に機能する可能性があります。

大気汚染管理における人工知能の機会とリスク

低コストの大気汚染センサーと人工知能およびハイブリッドモデルを組み合わせることで、より詳細な大気汚染マップが提供され、現在手頃な価格のものよりも的を絞った緩和策を実現で​​きる可能性があります。

AI ベースの汚染モニタリングは、生理学的センサーや医療情報システムと組み合わせることで、最終的には吸入した汚染物質の量を直接測定できるようになり、脆弱なグループが屋外活動をより適切に計画し、危険な環境を回避するのに役立つ可能性があります。実際、ヨーロッパやその他の地域では、すでにいくつかの企業が AI ベースの空気質情報を宣伝しています。

しかし、現時点では、そのようなシステムの品質は疑問視されることが多く、実際にどの程度うまく機能するかに関する情報はほとんどありません。他のアプリケーション分野と同様に、AI ソリューションの最大の危険は、盲目的な信頼がある場合に発生します。したがって、AI ベースの空気質監視システムの機能と限界を十分に理解し、常に自らの行動をコントロールすることが重要です。