Экологическая справедливость и использование искусственного интеллекта для мониторинга загрязнения атмосферного воздуха в городах

Основными целями мониторинга загрязнения атмосферного воздуха в городах являются оптимизация взаимодействия между человечеством и природой, объединение и интеграция экологических баз данных, а также разработка устойчивых подходов к производству и организации городской среды. Одним из основных направлений применения мониторинга загрязнения атмосферного воздуха в городах является оценка воздействия загрязняющих веществ и проведение исследований в области общественного здравоохранения. Подходы, основанные на искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении (МО), могут использоваться для построения моделей загрязнения атмосферного воздуха, прогнозирования концентраций загрязняющих веществ и оценки экологических рисков и рисков для здоровья. Данные о загрязнении атмосферного воздуха могут загружаться в модели ИИ/МО для оценки различных уровней воздействия в разных сообществах. Корреляция между оценками воздействия и результатами обследований общественного здравоохранения важна для оценки рисков для здоровья. Эти аспекты имеют критическое значение в контексте экологической несправедливости. Вычислительные методы должны обеспечивать эффективное управление, визуализацию и интеграцию больших массивов данных. Эффективные интеграция и управление данными являются ключевыми условиями успешного применения методов вычислительного интеллекта в экологии. В настоящей статье рассматриваются некоторые из этих ограничений и обсуждаются возможные способы преодоления существующих проблем и экологической несправедливости. Наиболее успешным глобальным подходом является развитие умного города; однако такой подход может усилить экологическую несправедливость, поскольку не все регионы имеют доступ к технологиям ИИ/МО. Разработка успешных региональных проектов по анализу экологических данных в современных сложных условиях функционирования представляет собой трудную задачу, особенно с учетом временных ограничений, вычислительных ресурсов и ограничений, связанных с экологической несправедливостью.