空气污染每年导致全球数百万人死亡。
但人工智能可用于改进空气污染数据的收集与分析，并创建预警信息。
一些国家已经在使用人工智能，物联网和大数据也有望增强现有空气质量监测系统。
2023年，空气污染导致超过700万人死亡。然而，在人工智能（AI）时代，人们可以开发智能高效的空气质量监测系统，更快速、更准确地检测空气污染物。
地面空气质量监测系统提供对流层中空气污染物含量的数据。对流层是地球大气层中最稠密的一层，从地表向上延伸约8英里。但机器学习（ML）算法可以与现有空气质量监测系统结合，追踪大气变化，并针对空气污染危害发出预警。
以这种方式将人工智能融入现有空气质量监测系统，可以在四个关键领域取得改进：
1. 实时数据收集与分析
人工智能和机器学习模型可以处理大量数据，例如当前由空气质量传感器生成的数据。处理速度可以更快，从而迅速检测空气中污染物浓度的变化，让致力于改善空气质量的政府更快采取行动。
2. 更经济且更普及的监测
人工智能模型可以利用传感器数据，让更多人能够获取空气质量监测信息。通过人工智能实现这一流程自动化，可降低数据分析对人工介入的成本。
3. 提升效率和准确性
人工智能算法可以改进空气污染物数据的收集与分析，确保用户获得更精确的信息。近期研究表明，机器学习模型可以提升空气质量预测的准确性。
4. 改进决策
人工智能模型可以提供数据驱动的洞见，帮助政府机构和企业更快作出明智决策，保护人们免受危险水平空气污染的危害。
利用人工智能监测和预测空气质量
许多国家已经开始将人工智能融入空气质量监测系统，并着手发挥这些优势。这有助于它们收集更多实时数据，并据此作出决策，保护人们免受空气污染的影响。
例如，南非科学家开发了Ai_r。这个成本相对较低的系统可以监测空气质量，并预测未来的污染热点。中国研究人员还开发了名为AI-Air的自动化空气质量预测系统，旨在改进污染物浓度预测。
AirQo是非洲正在使用的该领域另一套现有系统。它旨在利用人工智能为决策提供依据，帮助应对非洲16座以上城市面临的空气污染健康挑战。该平台结合低成本传感器、人工智能算法和易用界面，分析空气质量信息。
基于卫星的空气质量监测是另一个正在发展的领域。例如，一支来自中国和日本的研究团队开发了AIRTrans。这一人工智能工具成功利用卫星获取气溶胶浓度及其粒径信息，可有效用于污染物监测和预警系统。通过分析以往数据集，它还能帮助预测特定城市的污染趋势。
在韩国，研究人员结合多种人工智能算法预测空气污染物，并开发空气质量监测和预警系统；在中国使用的类似人工智能驱动的污染预测在18个月内将预测准确率提升至92%。
人工智能驱动的空气质量监测面临的挑战
尽管取得了这些进展，将人工智能融入空气质量监测系统仍面临挑战。人工智能模型需要大量准确的数据集才能有效训练，而此类数据的可获得性可能成为制约因素。搭建基于人工智能的空气质量监测系统也非常昂贵，因为这类系统需要数据中心资源和大量电力。
此外，缺乏具备相应技能的人员来开发机器学习算法和维护传感器硬件。将人工智能驱动的空气质量监测系统整合到现有基础设施中也可能成本高昂且复杂。
要让人工智能驱动的空气质量监测系统有效、准确且经济可负担，就必须解决这些问题。
人工智能如何继续改善空气质量
通过提供实时分析和预测分析，人工智能已经在全球范围内革新空气质量监测和预测工作，并有望助力实现可持续发展目标。未来的创新可能包括用于空气质量监测的预测模型，以及在现有基础设施中更多地使用物联网传感器。
此外，人工智能驱动的无人机可以帮助检测难以到达或偏远地区的空气污染物，收集到的数据则可利用人工智能算法进行分析。智慧城市和物联网也有助于部署低成本空气质量传感器网络。这些传感器可以持续提供某座城市空气污染水平的实时数据。
人工智能通过实现实时、高分辨率的数据分析，正在革新空气质量监测系统。通过与物联网（IoT）和大数据整合，空气质量监测系统可以变得更加高效。这一进展将使政府、机构和环境部门能够及时作出决策，改善公众健康。
