空气污染几乎无处不在，即使全球变暖、生物多样性丧失、土壤退化和淡水资源的不可持续利用等其他环境问题变得更加突出空气污染仍然是一个问题这值得我们关注并采取行动。据世界卫生组织称，每年有300万至800万人过早死亡，因为他们经常呼吸的空气中含有有害物质，可能会影响呼吸系统，引起炎症性疾病或影响身体的免疫系统。尽管有多项旨在减少空气污染物排放和限制环境空气污染物浓度水平的法规，但欧洲各地的测量结果仍经常显示超过人类健康和食品生产安全阈值的水平。世界其他地区面临更大的问题。例如，有时，在南亚、东亚、非洲和南美洲的特大城市，污染严重到人们几乎无法工作或在街上行走。因此，建议我们继续甚至扩大对空气污染的监测，并进一步开发分析这些测量结果所需的工具，并对空气污染物进行预测，以便向弱势群体发出警告并采取对策。在本文中，我们将了解如何使用人工智能来对抗空气污染。人工智能对抗空气污染我们有很多关于全球空气污染的数据，但数据太少了。为了构建好的AI工具，AI需要大量的数据，并且有必要了解哪些数据可用以及这些数据包含哪些信息。20世纪80年代以来，全球多个地区建立了包括固定站和移动平台在内的空气污染监测网络。卫星仪器虽然覆盖全球，但测量不够频繁，并且在人类呼吸空气的地球表面附近精度有限。全球很多地方几乎没有空气质量监测站，即使在监测站网络相对密集的欧洲，相邻监测站之间的距离通常也有十几公里，甚至上百公里。人工智能可以在扩大全球空气污染监测网络方面发挥作用，例如，作为解释从现代低成本传感器设备获得的测量信号的一种手段。如果与传统台站的测量相结合，此类设备可用于填补监测空白。人工智能可以帮助分析和预测空气污染空气污染的解释和预测目前需要复杂的数值模型，称为化学传输模型，使用包含数千行并运行在世界上最大的超级计算机上的计算机代码来模拟天气和空气污染化学。将AI用于这些目的带来的挑战不同于其他AI应用程序中常见的挑战。1990年代，人工智能方法首先在当地空气质量预测的背景下进行了测试。当时的机器学习算法和计算能力比现在弱了大约100万倍，所以机器学习的结果只比经典统计方法得到的结果略好。2012年后，所谓的卷积神经网络在图像识别等典型AI任务上取得突破，大气科学家重新对AI产生了兴趣。自2018年以来，多项研究表明，先进的机器学习技术确实可以在本地生成高质量的空气污染预报。机器学习模型很快还将提供一种替代的、计算成本更低的解决方案来预测一个地区的空气污染。这样的系统可能在混合方法中效果最好，其中天气信息来自传统的数值模拟，称为天气预报，空气质量信息来自测量。人工智能在空气污染管理中的机遇和风险将低成本空气污染传感器与人工智能和混合模型相结合，可能会提供更详细的空气污染地图，从而提供更有针对性的缓解措施。结合生理传感器和医疗信息系统，基于人工智能的污染监测可能最终能够直接测量吸入的污染物剂量，帮助弱势群体更好地规划他们的户外活动并避免危险环境。事实上，欧洲和其他地方的几家公司已经在宣传基于人工智能的空气质量信息。然而，在这一点上，此类系统的质量常常值得怀疑，而且几乎没有关于它们在实践中运行情况的信息。与其他应用领域一样，人工智能解决方案的最大危险在于盲目信任。因此，重要的是我们要充分了解基于AI的空气质量监测系统的能力和局限性，并始终控制我们的行动。
