Yapay Zeka (AI) hızla dünyadaki endüstrileri dönüştürmektir ve halk sağlığı ve çevre güvenliğindeki uygulamaları en etkili sınırlarından biri olduğunu kanıtlamaktadır.En umut verici kullanım vakaları arasında, kirliliği ve doğal kaynakları korumak için en iyi yoldur.Bu makale, AI-taraflı gıda, su, hava veya ekosistemler hakkında ne kadar çalışır ve insan gözlerine görünmez desenleri analiz ederek, AI, hayatları kurtarabilir ve potansiyel müdahaleleri ve potansiyel müdahaleleri sağlar.

Ne Kirlilik Etkinlikleri?

Konminasyon olayları biyolojik, kimyasal veya fiziksel ajanlar bir ortaya girdiğinde meydana gelir - su, yiyecek, toprak veya hava gibi - insan sağlığına veya çevreye olan zarar veren seviyelerde. Bu olaylar bir nehire ya da yavaşlığa ve huzursuzluğa dönüşür, çünkü topraktaki ağır metallerin kademeli olarak inşa edilmesi gibi.

Tarımın ortak kategorileri şunlardır:

  • [FONT:0) Mikrobiyoloji[[DÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜSÜDÜDÜSÜŞÜNÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜSÜDÜDÜDÜŞÜNÜŞÜNÜ, DÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜ, AÇÜŞÜN, AÇÜŞÜN, AÇÜŞÜN, TÜ, AÇÜŞÜN, TÜ, TÜ, TÜ, SİDÜŞÜN, SİDÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜN, SİDÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜN, SİAD, ÂDÜŞÜN, SİAD, SİDÜ, SİAD, SİAD
  • [FONT:0)Chemical kirliliği[[DÜT:1] - endüstriyel kimyasallar, pestisitler, farmasötikler ve kurşun gibi ağır metaller, paracury ve arsenic.
  • [FONT:0] Radyolojik kirlenme[[DÜT:1) – radyoaktif nükleer kazalardan veya uygunsuz atıklardanotopes.
  • [FONT:0)Physical kontamineasyonu[[DÜT:1) - plastik parçalar veya metal tıraşlar gibi gıda veya sudaki yabancı nesneler.

Contamination, tedarik zincirine herhangi bir noktada girebiliyor - üretim, işleme, ulaşım veya depolama. Erken algılama ve önleme kritiktir, çünkü bir kez bir kirletici yaygın olarak yayılabilir, remediasyon maliyetli ve bazen imkansız hale gelir.

AI Tahminleri Nasıl Etkilenir

Geleneksel kontraseprasyon izleme, periyodik örnekleme ve laboratuvar analizine dayanıyor, bu zamana kadar, kirlenmiş ürünler zaten tüketicilere ulaşmış olabilir. AI, bu gecikmeyi sürekli olarak sensörler, tarihsel kayıtlar ve dış kaynaklardan gelen doğal kirliliği risk saatlerini veya hatta günler önceden tahmin etmek için bu gecikmeyi aşarak aşabilir.

Bu sistemlerin özünde, soğuk bir depolama ünitesinde hafif bir değişiklik veya alışılmadık bir kimyasal okuma modeli üzerinde eğitilmiş modeller – bu desenler yeniden kayıtlandığında, model uyarıları bir uyarı olarak kabul etmeyi öğrenir.

Anahtar Makine Öğrenme Teknikleri

  • [FONT:0]Anomaly algılama[[Dönetici: 1))[[Dönetici:0)[Dönetici tespiti[Dönetici:0)) - Tarihi normlardan önemli ölçüde sapma gösteren veri noktaları belirtir. Örneğin, bir su arıtma tesisindeki beklenmedik bir artış bir ihlal gösterebilir.
  • [FONT=0)Kuşlama modelleri) - “güvenli” veya “korunanlanmış” gibi kategorilere gelen verilerle kayıt olun. Bunlar genellikle gıda kalitesi yüksek lisanslamalarda kullanılır.
  • [FONT=0]Time-eee tahmin[[Dönemli seviyeler)[Dönderlikler, geçmiş eğilimler ve mevsimsel desenlere dayanan gelecekteki kirletici seviyeleri tahmin etmek, algal çiçeklerini veya kimyasal runoff tahmin etmek için faydalı.
  • [FONT=0) Doğal dil işleme (NLP)) - Kontrol raporları veya sosyal medya mesajları gibi yapılandırılmamış verileri, kirliliğin erken sinyallerini tespit etmek.

AI Predictions için veri kaynakları

AI modelleri çeşitli, yüksek kaliteli veri akışlarına güveniyor. En yaygın kaynaklar şunları içerir:

  • [FONT:0]IoT sensörleri[Döneticileri, boru hatları ve depolama tankları pH, turbidity, klor seviyeleri, sıcaklık ve akış oranı ölçümler.
  • [FONT:0) Hava kalitesi monitörler), katılımcı maddeyi, uçucu organik bileşikleri ve endüstriyel alanlara yakın toksik gazları tespit eder.
  • [FONT:0)Satellite imagery ve uzaktan algılama), büyük su vücutlarını, tarım alanlarını izlemek ve runoff etkileyen yıkımı izlemek için.
  • [FONT:0)Laboratory sonuçları [Dönetici ürünlerinin rutin testlerinden, içme suyu ve çevresel örneklerden alınmıştır.
  • [0]Weather ve iklim verileri[[Dönetici:0] – ağır yağış, seling ve sıcaklık uçları genellikle kirlenme olayları ile ilişkilendirilir.
  • [FONT:0] Historical salgın kayıtları [Dönetici sağlık kurumlarından [Dönetici:2) [FONTD:2) ve DÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜye Değerler: · 4)
  • [FONT:0)Supply zincir girişleri[[DÜT:1) - gıda ve farmasötikler için çok sayıda veri ve ulaşım rotalarını takip edin.

Data integration platformları, sık sık bulut tabanlı, bu parasız akışları toplayın ve onları sürekli veya planlanan aralıklarda çalışan ML boru hatlarına besler.

Önlemler AI tarafından kullanılabilir

Yalnızlık yeterli değildir; yanıt olarak alınan eylemlerde değer yatıyor. Bir AI sistemi bayrakları yüksek bir kirlenme riski olduğunda, karar vericiler hedefli müdahaleleri uygulayabilir:

  • [0]Köpekt kapalı kapalı [[DÜT 1: 1) - Su sistemlerindeki valfler yakınlaşabilir, yayılmadan önce kontraseptif bir segmenti izole eder.
  • [FONT:0]Alerts to operatörleri[Döneticiler)[Döneticiler)[Döneticileri kimyasal dosing, artış filtrasyonu veya üretim hatlarının durdurulması için gerçek zamanlı bildirimleri alırlar.
  • [FONT:0)Recallstart[[[Dönetici: 1)) – Gıda işlemede, AI, geniş olanlardan ziyade kesin hatırlanan belirli sayıdaları tespit edebilir.
  • [FONT:0]Kamu uyarıları[Döneticiler, geleneksel yöntemlerle daha erken kaynar su danışmanları veya gıda güvenliği farklarını konulabilir.
  • [FONT:0]Dynamic kaynak tahsisi) - Şüpheli bir salgın sırasında, AI, büyük kaynakların test kaynaklarını en büyük kaynak için önceliklendirir, genişleyen kaynak miktarı hızlanır.

Bu proaktif önlemler maruz kalma penceresini azaltır, kirlenme ölçeğini sınırlandırır ve sonuçta halk sağlığı yükünü azaltır.

Gerçek Dünya Uygulamaları ve Vaka Çalışmaları

Birkaç öncü organizasyon ve belediye zaten ölçülebilir sonuçlarla AI tabanlı konsensasyon tahmin ve önleme sistemleri kurdu.

Su Kalite İzlemesi

Milwaukee ve Cleveland gibi şehirlerde, su hizmetleri AI'yı hava tahminleriyle birlikte binlerce sensörden analiz etmek için kullanıyor.Birleştirilmiş su yüksek akışları olduğunda, operatörlerin tedavi süreçlerini önceden ayarlamasına izin verebilir. Benzer şekilde, araştırmacılar , gerçek zamanlı su kalitesi okumalarında anormalliği tespit eden bir makine öğrenme çerçevesi geliştirdiler, zaman zaman zaman boyunca kirlenmelerini dakikalar için zaman azaltırlar.

Gıda Güvenliği

Tyson Gıdaları ve Nestlé gibi büyük gıda üreticileri, tedarik zincirine girmeden önce üretim hatları izlemek için AI platformlarını benimsemiştir. Örneğin, bilgisayar vizyonu sistemleri mühürler için paketleme ve yabancı nesneleri tespit etmek için paketleme yapar.Bu arada, tahmin edici modeller AI tedarikçi verilerini analiz eder, geçmiş test sonuçları ve ulaşım koşullarını tedarik zincirine girmeden önce tahmin eder.

Çevre Toxin Prediction

Kıyı bölgelerinde, zararlı algal çiçekleri (HABs), su içme suyunu azaltıp deniz hayatını öldürmenin toksinleri üretiyor. Ulusal Okyanus ve A atmosferi Yönetimi (NOAA) etkilenen 500.000 insanın 2014 Toledo su krizini önlemek için iklim tedavi bitkilerini tahmin ediyor.

Meydanlar ve Sınırlar

Onun sözüne rağmen, AI tabanlı konsensiyon tahmini, yaygın kabul için aşılması gereken birkaç engelle karşı karşıyadır.

  • [FONT:0]Data Quality kalitesi ve kullanılabilirlik[[Dönetici: 1) - Birçok bölge yoğun sensör ağlarından veya tutarlı tarihi kayıtları yoksundur. Sparse veya gürültülü veriler güvenilmez modellera yol açar.
  • [FONT=0]Model önyargı ve genellenebilirlik[[Dönetici: 1 ) - Bir coğrafyadan veya endüstriden alınan modeller, özellikle eşsiz kimyasal veya biyolojik koşullar varsa iyi performans göstermeyebilir.
  • [FONT:0]Privacy ve güvenlik) – Su sistemleri, gıda tedarik zincirleri veya endüstriyel süreçler siber güvenlik endişelerini ve iş gizlilik sorunlarını ortaya koyar.
  • [FONT:0]Mutfak sistemlerle ilgili olarak, [DÜT:1] - Yaşlı tedavi tesisleri ve gıda tesisleri, verileri AI platformlarına beslemek veya otomatik önerilerde bulunmak için dijital altyapıya sahip olmayabilir.
  • [FONT:0]Skill boşlukları [Dönetici: 1) İşgücü ve AI sistemlerinin korunması birçok kamu sağlığı ve çevre ajanslarında yetersiz olan veri bilim insanları ve mühendisler gerektirir.
  • [FONT:0]Yönerge ve sorumluluk soruları[Dönerge: 1) Bir AI sistemi bir kirlenme olayı tahmin edemezse sorumlu kim? Gümrük standartları ve hesaplayıcı çerçeveleri hala gelişmektedir.

Bu zorlukların ele alınması, teknoloji sağlayıcıları, düzenleyiciler ve son kullanıcılar arasında sağlam, şeffaf ve adil sistemler inşa etmek için işbirliği gerektirecektir.

Future Yol

AI'nın kontrasepsiyon tahmin noktaları daha büyük entegrasyon, hız ve erişilebilirlik yönünden işaret ediyor: Anahtar eğilimleri şunları içerir:

  • [FONTNT:0)Edge AI[[Döneticiler veya yerel cihazlar üzerinde işlem verileri doğrudan geç saatlere ve bant genişliğine ihtiyaç duyar, uzaktan alanlarda bile gerçek zamanlı kararlar verir.
  • [FONT:0) Açıklanabilir AI (XAI))[Uygunluk:0)[Uygunluk)[Uygunluk)[Uygunluk)[Uygunluk)[Uygunluk) [XAI)[Uygunluk))[Uygunluk)) [Uygunluklar, bir uyarının neden yaratıldığını ve hangi eylemin ne elde edileceğini anlayacaktır.
  • [FONT:0]Federated learning[[[Dönetici: 1)) - Katı verileri paylaşmadan birçok alanda eğitim almalarına izin verir, performansları geliştirirken gizlilik kaygılarını ele alalım.
  • [FONT:0)Multi-hazard modelleri[[Dön-Dönetici: 1), paylaşılan öncü sinyallere dayanan biyolojik, kimyasal ve fiziksel kirlenme risklerini aynı anda tahmin eden AI sistemleri.
  • [FONT:0]Policy integration[[Dönetici: 1) Hükümetler, AI tabanlı kritik altyapı için izleme, su sistemlerinde yedek güç için gereksinimleri yerine getirebilir.

Bu yenilikler olgun olarak, AI standart bir araç haline gelecektir - bir roman değil - yemeklerimizi, sularımızı ve çevremizi kirlenmeden korumak için mücadele.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Yapay zeka, büyük, karmaşık verileri harekete geçirilebilir uyarılara dönüştürmekle ilgili olarak, daha önce sınırlamaları olmadan değil, erken kabul edilenler, veri altyapısına yatırım yapmaya devam ederek, model şeffaflığı ve çapraz-zor işbirliğine yatırım yapmaya devam ederek, küresel ölçekte çevreyi korumak için AI'yı kullanabilirsiniz.