Analyse de l'incertitude des prévisions. La ligne verte représente les niveaux réels de PM2,5 mesurés à partir d'un capteur. La ligne bleue est la prévision PM2,5 du système. Les lignes rouges décrivent la plage de probabilité dans laquelle le système pense que les niveaux se situeront. Crédit :Université de Loughborough
Imaginez avoir peur de respirer l'air autour de vous.
Un concept inhabituel pour nous ici au Royaume-Uni, mais c'est une véritable préoccupation pour les communautés du monde entier, la pollution de l'air tuant environ sept millions de personnes chaque année.
Une équipe d'informaticiens de l'Université de Loughborough espère aider à éradiquer cette peur avec un nouveau système d'intelligence artificielle (IA) qu'ils ont développé et qui peut prédire les niveaux de pollution de l'air des heures à l'avance.
La technologie est nouvelle pour un certain nombre de raisons, l'un étant qu'il a le potentiel de fournir un nouvel aperçu des facteurs environnementaux qui ont des impacts significatifs sur les niveaux de pollution de l'air.
Le professeur Qinggang Meng et le Dr Baihua Li dirigent le projet qui se concentre sur l'utilisation de l'IA pour prédire les PM2,5, les particules de moins de 2,5 microns (10 -6 m) de diamètre - qui est souvent caractérisé par une visibilité réduite dans les villes et un air d'apparence brumeuse lorsque les niveaux sont élevés.
Les particules sont un type de polluant atmosphérique et c'est le polluant dont les preuves sont les plus solides pour la santé publique.
C'est parce que les particules sont si petites qu'elles peuvent facilement pénétrer dans les poumons, puis dans la circulation sanguine, entraînant des troubles cardiovasculaires, impacts cérébrovasculaires et respiratoires.
Selon le ministère de l'Environnement, Alimentation et affaires rurales, il est entendu qu'il n'y a « aucun seuil de sécurité en dessous duquel aucun effet indésirable ne serait anticipé ».
Il existe déjà des systèmes capables de prédire les PM2,5, mais les recherches de l'Université de Loughborough visent à faire passer la technologie au niveau supérieur.
Le système que les chercheurs ont développé est nouveau pour les aspects suivants :
L'analyse de l'incertitude du système et sa capacité à comprendre les facteurs qui affectent les PM2,5 sont particulièrement importantes car cela permettra aux utilisateurs finaux potentiels, les décideurs politiques et les scientifiques pour mieux comprendre les causes liées aux PM2,5 et la fiabilité de la prédiction.
Le Dr Yuanlin Li est l'associé de recherche travaillant sur le projet à l'Université de Loughborough. L'équipe LU a créé le système en utilisant l'apprentissage automatique, un type de technologie d'intelligence artificielle qui utilise de grandes quantités de données pour apprendre des règles et des fonctionnalités, ainsi un système peut faire des prédictions.
Les chercheurs ont utilisé des données historiques publiques sur la pollution de l'air à Pékin pour former et tester les algorithmes; La Chine a été choisie comme centre d'intérêt car 145 des 161 villes chinoises ont de graves problèmes de pollution de l'air.
Le système développé va maintenant être testé sur des données en direct capturées par des capteurs déployés à Shenzhen, Chine.
Le système développé à l'Université de Loughborough fait partie d'un projet de recherche plus large financé par le Newton Fund, qui compte quatre partenaires :Satoshi Systems Ltd, L'Université de Loughborough, Instituts de technologie avancée de Shenzhen, et EEG Smart Intelligent Technology en Chine.
L'objectif du projet est d'explorer comment le carbone peut être utilisé comme une marchandise échangeable pour établir un nouveau levier économique efficace pour contrôler les émissions.
Il est prévu que les villes, les régions et les usines recevront des crédits pour la quantité de carbone qu'elles peuvent émettre et si elles dépassent, elles devront « acheter » plus de crédits. Alternativement, si un emplacement tombe sous sa limite, il peut vendre les crédits excédentaires sur le marché du carbone à profit.
L'objectif est d'intégrer le modèle de prédiction PM2.5 de l'Université de Loughborough sur une plate-forme en ligne accessible aux participants du système d'échange de carbone.
Cela permettra aux participants d'utiliser le système pour accéder en temps réel, des informations significatives sur les niveaux de pollution qui les aideront à concevoir une stratégie commerciale.
De la recherche, Le professeur Meng a déclaré :« La pollution de l'air est un défi accumulé à long terme auquel le monde entier est confronté, et surtout dans de nombreux pays en développement.
"Le projet vise à mesurer et à prévoir la qualité de l'air et les niveaux de pollution. Nous explorons également la faisabilité de lier les informations en temps réel sur les émissions de carbone à l'échange de crédits de carbone de bout en bout, se consacrant ainsi à la maîtrise du carbone et à la réduction des émissions de gaz à effet de serre.
"Nous espérons que cette recherche contribuera à un air plus pur pour la communauté et à améliorer la santé des gens à l'avenir."
Monsieur Saurabh Goyal, PDG du partenaire industriel Satoshi Systems Ltd, a ajouté :« Nous sommes impressionnés et enthousiasmés par le travail effectué par l'Université de Loughborough.
« Nous pensons que tous les types de participants tels que les pollueurs, nettoyants, les teneurs de marché, haies, spéculateurs, le gouvernement et les décideurs trouveront ces données très utiles avant d'acheter ou de vendre des crédits de carbone sur notre plateforme.
"Nous sommes actuellement en pourparlers avec les autorités gouvernementales et civiques en Chine ainsi qu'au Royaume-Uni pour mettre en place l'échange.
« Toute personne intéressée à participer à cette plate-forme d'échange d'émissions peut me contacter à l'adresse saurabh.goyal@satoshi.ltd. »
