Comment le Big Data et l'IA révolutionnent la surveillance de la qualité de l'air dans les applications environnementales

BIG DATA IA SUIVI DE LA QUALITÉ DE L'AIR

Nad Ghantous

1/15/20245 min lire

Introduction

La pollution de l'air est un problème mondial en vogue qui crée des risques significatifs pour le secteur de la santé publique et l'environnement dans son ensemble. Les méthodes conventionnelles de suivi de la qualité de l'air présentent des inconvénients tels que des dépenses financières élevées, une exposition limitée et une faible précision. Dans cet article de blog, nous discuterons de la manière dont les scientifiques de l'environnement et les développeurs de logiciels s'unissent pour concevoir des applications révolutionnaires de surveillance de la qualité de l'air grâce à des technologies innovantes telles que le big data et l'intelligence artificielle (IA).

Les Défis des Méthodes Traditionnelles de Surveillance de la Qualité de l'Air

La pollution de l'air est une question environnementale cruciale qui affecte physiquement et mentalement les personnes du monde entier. Si les scientifiques se fient à des méthodes de suivi de la qualité de l'air dépassées, leurs résultats ne seraient pas considérés comme statistiquement significatifs, et surmonter le défi de la surveillance efficace de la qualité de l'air devient en soi un défi. Selon une étude publiée par Fu et al en 2023 dans le Journal Elsevier discutant du rôle de l'intelligence artificielle dans la surveillance de la qualité de l'air, il est évident que les méthodes traditionnelles de surveillance de la qualité de l'air présentent des limitations telles que des coûts élevés, une couverture limitée et une faible précision. Pour cette raison, les scientifiques de l'environnement explorent l'utilisation du big data et de l'intelligence artificielle (IA) pour surmonter ces défis et révolutionner la surveillance de la qualité de l'air.

Traiter les procédures de traitement de l'information de surveillance environnementale via le Big Data. (Fu et al., 2023)

Les Avantages de la Combinaison du Big Data et de l'IA dans la Surveillance Environnementale

La technologie du big data et de l'IA a la capacité d'innover dans le suivi de la qualité de l'air et la protection de l'environnement. Grâce à l'utilisation du big data et de l'IA, les analystes environnementaux peuvent utiliser les données pour bénéficier de la planète de plusieurs manières:

Les analystes peuvent compiler de grandes quantités de données et analyser des motifs et des tendances qui seraient difficiles à détecter avec des méthodes traditionnelles.
La fusion de l'IA et du big data peut créer des systèmes de recommandation basés sur le contexte, ce qui aide les analystes environnementaux et les individus à recevoir des suggestions sur la manière d'agir en fonction de la pollution de l'air, basées sur des données historiques.
Les applications basées sur l'IA peuvent aider les analystes environnementaux à déterminer un ensemble de facteurs significatifs contribuant au changement climatique et à élaborer des stratégies pour réduire l'effet du réchauffement climatique.

Méthodes Innovantes de Prise de Décision pour la Surveillance de la Qualité de l'Air

Dans cette étude, les auteurs proposent des méthodes innovantes de prise de décision basées sur des techniques d'intelligence artificielle assistées par le big data. Ils passent en revue divers modèles d'IA, notamment les Réseaux Neuronaux Artificiels (ANN) et les Systèmes d'Inférence Neuro-Flous Adaptatifs, et leurs applications dans la surveillance et l'évaluation de la qualité de l'eau. Les Réseaux Neuronaux Artificiels sont une méthode courante mais efficace pour prendre des décisions révolutionnaires pour les scientifiques de l'environnement en ce qui concerne la surveillance de la qualité de l'eau, la surveillance de la qualité de l'air et d'autres aspects environnementaux. Selon la figure ci-dessous, un réseau neuronal fonctionne de la manière suivante:

Tout d'abord, il prend les données environnementales en entrée. Ces données peuvent être liées à la qualité de l'eau, à la qualité de l'air et à d'autres facteurs environnementaux.
Ensuite, ce réseau effectue une couche ou un filtre de convolution sur les données plusieurs fois jusqu'à ce qu'il traite les données en une piscine.
Les données filtrées sont ensuite entièrement connectées comme un réseau neuronal et produisent des sorties de données significatives qui répondent à des questions spécifiques que se posent les scientifiques de l'environnement. Ces questions comprennent : l'air est-il fortement pollué au point où les résidents d'une certaine zone géographique souffriront de maladies respiratoires au cours des 5 prochaines années ? L'eau est-elle polluée au point où les agriculteurs ne peuvent pas l'utiliser pour irriguer leurs cultures ? Comment pouvons-nous traiter ces facteurs ?

Toutes ces questions peuvent trouver des réponses grâce à l'aide de l'IA.

Architecture modèle de CNN. (Fu et al., 2023)

Le Futur de la Surveillance de la Qualité de l'Air et de la Protection de l'Environnement

Alors que nous continuons à aborder les problèmes environnementaux, la protection et l'amélioration futures de notre planète et de la qualité de vie reposent sur les solutions d'IA et de big data. En compilant de grandes quantités de données et en déterminant des schémas et des tendances longitudinales, les scientifiques peuvent fournir des aperçus significatifs qui peuvent aider à résoudre les problèmes existants dans la surveillance de la qualité de l'air. L'avenir du suivi de la qualité de l'air et de la préservation de l'environnement dépend de l'intégration du big data et de la technologie de l'IA pour fournir des produits écologiques et environnementaux de haute qualité basés sur l'amélioration de la qualité et l'évaluation et la prévention des risques environnementaux.

Conclusion

Dans l'ensemble, l'utilisation du big data et de la technologie de l'IA offre une promesse encourageante pour innover dans la surveillance de la qualité de l'air et la protection de l'environnement. En se basant sur l'analyse avancée des données et les concepts d'apprentissage automatique, les scientifiques peuvent mieux comprendre les tendances de la qualité de l'air et évaluer les risques environnementaux. En regardant vers l'avenir, l'application du big data et de l'IA dans la surveillance environnementale jouera un rôle crucial dans la résolution des défis posés par la pollution de l'air et contribuera à une planète plus saine et plus durable.