Análise de incerteza de previsão. A linha verde representa os níveis reais de PM2.5 medidos a partir de um sensor. A linha azul é a previsão de PM2.5 do sistema. As linhas vermelhas delineiam o intervalo de probabilidade em que o sistema acredita que os níveis cairão. Crédito:Loughborough University
Imagine ter medo de respirar o ar ao seu redor.
Um conceito incomum para nós aqui no Reino Unido, mas é uma preocupação genuína para comunidades em todo o mundo, com a poluição do ar matando cerca de sete milhões de pessoas a cada ano.
Uma equipe de cientistas da computação da Universidade de Loughborough espera ajudar a erradicar esse medo com um novo sistema de inteligência artificial (IA) que desenvolveram e que pode prever os níveis de poluição do ar com horas de antecedência.
A tecnologia é nova por uma série de razões, um deles é que tem o potencial de fornecer uma nova visão sobre os fatores ambientais que têm impactos significativos nos níveis de poluição do ar.
O professor Qinggang Meng e o Dr. Baihua Li estão liderando o projeto que se concentra no uso de IA para prever PM2,5 - matéria particulada de menos de 2,5 mícrons (10 -6 m) em diâmetro - que geralmente é caracterizado como visibilidade reduzida em cidades e ar de aparência nebulosa quando os níveis estão altos.
O material particulado é um tipo de poluente do ar e é o poluente com as evidências mais fortes de preocupação para a saúde pública.
Isso ocorre porque as partículas são tão pequenas que podem facilmente entrar nos pulmões e, em seguida, na corrente sanguínea, resultando em cardiovascular, impactos cerebrovasculares e respiratórios.
De acordo com o Departamento de Meio Ambiente, Alimentos e Assuntos Rurais, entende-se que não há "nenhum limite seguro abaixo do qual nenhum efeito adverso seria previsto".
Já existem sistemas que podem prever PM2.5, mas a pesquisa da Loughborough University procura levar a tecnologia para o próximo nível.
O sistema que os pesquisadores desenvolveram é novo nos seguintes aspectos:
A análise de incerteza do sistema e a capacidade de compreender os fatores que afetam PM2.5 são particularmente importantes, pois isso permitirá que usuários finais em potencial, formuladores de políticas e cientistas para entender melhor as causas relacionadas de PM2.5 e quão confiável é a previsão.
O Dr. Yuanlin Li é o Pesquisador Associado que trabalha no projeto na Loughborough University. A equipe LU criou o sistema usando aprendizado de máquina - um tipo de tecnologia de inteligência artificial que usa grandes quantidades de dados para aprender regras e recursos, para que um sistema possa fazer previsões.
Os pesquisadores usaram dados históricos públicos sobre a poluição do ar em Pequim para treinar e testar os algoritmos; A China foi escolhida como o foco, pois 145 das 161 cidades chinesas têm sérios problemas de poluição do ar.
O sistema desenvolvido agora será testado em dados ao vivo capturados por sensores implantados em Shenzhen, China.
O sistema desenvolvido na Loughborough University é parte de um projeto de pesquisa mais amplo financiado pelo Newton Fund, que tem quatro sócios:Satoshi Systems Ltd, Universidade de Loughborough, Institutos de Tecnologia Avançada de Shenzhen, e EEG Smart Intelligent Technology na China.
O objetivo do projeto é explorar como o carbono pode ser usado como uma commodity comercializável para estabelecer uma nova alavancagem econômica eficaz para controlar as emissões.
Prevê-se que as cidades, regiões e fábricas receberão créditos pela quantidade de carbono que podem emitir e, se ultrapassarem, devem 'comprar' mais créditos. Alternativamente, se um local ficar abaixo de seu limite, pode vender os créditos excedentes no mercado de carbono com lucro.
O objetivo é integrar o modelo de previsão PM2.5 da Universidade de Loughborough em uma plataforma online que pode ser acessada pelos participantes do esquema de comércio de carbono.
Isso permitirá que os participantes usem o sistema para acessar em tempo real, informações significativas sobre os níveis de poluição que os ajudarão a projetar uma estratégia comercial.
Da pesquisa, O professor Meng disse:"A poluição do ar é um desafio acumulado de longo prazo enfrentado por todo o mundo, e especialmente em muitos países em desenvolvimento.
“O projeto visa medir e prever os níveis de poluição e qualidade do ar. Também exploramos a viabilidade de vincular as informações em tempo real sobre as emissões de carbono ao comércio de crédito de carbono de ponta a ponta, dedicando-se assim ao controle do carbono e à redução das emissões de gases de efeito estufa.
"Esperamos que esta pesquisa ajude a levar a um ar mais limpo para a comunidade e a melhorar a saúde das pessoas no futuro."
Sr. Saurabh Goyal, CEO da parceira da indústria Satoshi Systems Ltd, acrescentou:"Estamos impressionados e entusiasmados com o trabalho realizado pela Loughborough University.
“Acreditamos que todos os tipos de participantes, como poluidores, limpadores, criadores de mercado, hedgers, especuladores, o governo e os legisladores acharão esses dados muito úteis antes de comprar ou vender créditos de carbono em nossa plataforma.
"No momento, estamos em negociações com autoridades governamentais e cívicas da China e do Reino Unido para estabelecer o intercâmbio.
"Qualquer pessoa interessada em participar desta plataforma de troca de emissões pode entrar em contato comigo pelo e-mail saurabh.goyal@satoshi.ltd."
