Análisis de incertidumbre de la predicción. La línea verde son los niveles reales de PM2.5 medidos desde un sensor. La línea azul es la predicción de PM2.5 del sistema. Las líneas rojas describen el rango de probabilidad dentro del cual el sistema cree que se ubicarán los niveles. Crédito:Universidad de Loughborough
Imagina tener miedo de respirar el aire que te rodea.
Un concepto inusual para nosotros aquí en el Reino Unido, pero es una preocupación genuina para las comunidades de todo el mundo, ya que la contaminación del aire mata aproximadamente a siete millones de personas cada año.
Un equipo de científicos informáticos de la Universidad de Loughborough espera ayudar a erradicar este miedo con un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA) que han desarrollado que puede predecir los niveles de contaminación del aire con horas de anticipación.
La tecnología es nueva por varias razones, uno es que tiene el potencial de proporcionar una nueva perspectiva sobre los factores ambientales que tienen impactos significativos en los niveles de contaminación del aire.
El profesor Qinggang Meng y el Dr. Baihua Li están liderando el proyecto que se centra en el uso de IA para predecir PM2.5:materia particulada de menos de 2.5 micrones (10 -6 m) de diámetro, que a menudo se caracteriza por una visibilidad reducida en las ciudades y un aire de aspecto brumoso cuando los niveles son altos.
El material particulado es un tipo de contaminante del aire y es el contaminante con mayor evidencia de preocupación por la salud pública.
Esto se debe a que las partículas son tan pequeñas que pueden ingresar fácilmente a los pulmones y luego al torrente sanguíneo. resultando en cardiovasculares, impactos cerebrovasculares y respiratorios.
Según el Departamento de Medio Ambiente, Alimentación y Asuntos Rurales, se entiende que "no existe un umbral seguro por debajo del cual no se prevean efectos adversos".
Ya existen sistemas que pueden predecir PM2.5, pero la investigación de la Universidad de Loughborough busca llevar la tecnología al siguiente nivel.
El sistema que han desarrollado los investigadores es novedoso por los siguientes aspectos:
El análisis de incertidumbre del sistema y la capacidad para comprender los factores que afectan a PM2.5 son particularmente importantes, ya que esto permitirá a los usuarios finales potenciales, los responsables de la formulación de políticas y los científicos para comprender mejor las causas relacionadas de PM2.5 y cuán confiable es la predicción.
El Dr. Yuanlin Li es el investigador asociado que trabaja en el proyecto en la Universidad de Loughborough. El equipo de LU creó el sistema mediante el aprendizaje automático, un tipo de tecnología de inteligencia artificial que utiliza grandes cantidades de datos para aprender reglas y características. para que un sistema pueda hacer predicciones.
Los investigadores utilizaron datos históricos públicos sobre la contaminación del aire en Beijing para entrenar y probar los algoritmos; China fue seleccionada como el centro de atención, ya que 145 de las 161 ciudades chinas tienen serios problemas de contaminación del aire.
El sistema desarrollado ahora se probará con datos en vivo capturados por sensores implementados en Shenzhen, Porcelana.
El sistema desarrollado en la Universidad de Loughborough es parte de un proyecto de investigación más amplio financiado por Newton Fund, que tiene cuatro socios:Satoshi Systems Ltd, Universidad de Loughborough, Institutos de Tecnología Avanzada de Shenzhen, y EEG Smart Intelligent Technology en China.
El objetivo del proyecto es explorar cómo se puede utilizar el carbono como un producto comercializable para establecer una nueva palanca económica eficaz para controlar las emisiones.
Se prevé que las ciudades, las regiones y las fábricas recibirán créditos por la cantidad de carbono que pueden emitir y, si lo superan, deberán "comprar" más créditos. Alternativamente, si una ubicación cae por debajo de su límite, puede vender los créditos excedentes en el mercado de carbono para obtener ganancias.
El objetivo es integrar el modelo de predicción de PM2.5 de la Universidad de Loughborough en una plataforma en línea a la que puedan acceder los participantes del esquema de comercio de carbono.
Esto permitirá a los participantes utilizar el sistema para acceder en tiempo real, información significativa sobre los niveles de contaminación que les ayudará a diseñar una estrategia comercial.
De la investigación, El profesor Meng dijo:"La contaminación del aire es un desafío acumulado a largo plazo que enfrenta el mundo entero, y especialmente en muchos países en desarrollo.
"El proyecto tiene como objetivo medir y pronosticar la calidad del aire y los niveles de contaminación. También exploramos la viabilidad de vincular la información en tiempo real sobre las emisiones de carbono con el comercio de créditos de carbono de extremo a extremo, dedicándonos así al control de carbono y la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero.
"Esperamos que esta investigación ayude a lograr un aire más limpio para la comunidad y mejore la salud de las personas en el futuro".
Sr. Saurabh Goyal, CEO del socio de la industria Satoshi Systems Ltd, agregó:"Estamos impresionados y emocionados por el trabajo realizado por la Universidad de Loughborough.
"Creemos que todo tipo de participantes, como contaminadores, limpiadores, creadores de mercado, coberturistas especuladores, El gobierno y los legisladores encontrarán estos datos muy útiles antes de comprar o vender créditos de carbono en nuestra plataforma.
"Actualmente estamos en conversaciones con autoridades gubernamentales y cívicas tanto en China como en el Reino Unido para establecer el intercambio.
"Cualquier persona interesada en participar en esta plataforma de intercambio de emisiones puede comunicarse conmigo en saurabh.goyal@satoshi.ltd".
