Arriva dal Regno Unito un sistema per la previsione dei livelli di inquinamento basato su machine learning

Arriva dal Regno Unito un sistema per la previsione dei livelli di inquinamento basato su machine learning

Il nuovo sistema non solo fornisce una previsione, ma anche una analisi dei dati e delle condizioni ambientali e meteorologiche per una migliore comprensione del fenomeno

di pubblicata il , alle 15:31 nel canale Scienza e tecnologia
 

Gli scienziati della Loughborough University nel Regno Unito hanno sviluppato un nuovo sistema basato su machine learning che è in grado di prevedere i livelli di inquinamento dell'aria fino a qualche giorno d'anticipo. Il progetto è una partnership tra la Loughborough University, la società di blockchain Satoshi Systems, lo Shenzen Intitutes of Advanced Technology e EEG Smart che si è occupata dello sviluppo dei sensori. Il lavoro è supportato dagli investimento di Newton Fund, gestito da una branca del governo britannico.

Ci sono sistemi che già fanno previsioni di questo tipo, ma il nuovo strumento della Loughborough University promette di compiere qualche passo avanti. I ricercatori hanno sviluppato uno strumento che porta alcune novità sotto vari aspetti: anzitutto è in grado di prevedere in anticipo i livelli di PM2,5, da un'ora fino a 1-2 giorni. La previsione è elaborata non solo come numero singolo, ma indicando anche una fascia di valori in cui può collocarsi il livello di inquinamento, fornendo ciò che è conosciuta con il nome di "analisi di incertezza".


Analisi di incertezza: la linea verde sono le rilevazioni attuali raccolte da un sensore, mentre la linea blu è la previsione. Le linee rosse sono la fascia di probabilità.

Un altro aspetto importante è che il sistema non solo elabora la previsione, ma offre anche un'intepretazione dei dati utilizzati e delle condizioni atmosferiche, meteorologiche e ambientali così che sia possibile contestualizzare i livelli di inquinamento e magari individuare dei pattern ricorrenti che permettano di comprendere quali siano le condizioni che portano ad una variazione significativa dell'inquinamento dell'aria. Il sistema della Loughborough University può inoltre essere utilizzato come sistema di analisi dell'inquinamento al'interno del sistema dei crediti del carbonio.

I ricercatori hanno inizialmente concentrato i lavori in Cina, dato che 145 su 161 città cinesi hanno seri problemi di inquinamento atmosferico. Il sistema è stato allenato con dati storici dell'inquinamento dell'aria di Pechino e sarà ora testato su dati in tempo reale raccolti da sensori dislocati a Shenzhen.

I ricercatori hanno concentrato il loro lavoro verso uno degli inquinanti più pericolosi del mondo, il PM2,5. Si tratta di polveri ultra sottili composte da particelle inferiori i 2,5 micrometri di diametro, cioè il 3% circa il diametro di un capello umano. Alti livelli di PM2,5 nell'atmosfera causano visibilità ridotta con un fastidioso effetto foschia. La sua pericolosità deriva proprio dalle dimensioni: è sufficientemente sottile da poter penetrare a fondo nei polmoni ed entrare nel flusso sanguigno causando varie patologie. Secondo gli esperti l'esposizione a PM2,5 ha contribuito a 4,1 milioni di morti per patologie cardiache, cancro ai polmoni, malattie polmonari croniche e infezioni respiratorie nel 2016.

Come si diceva poco sopra, lo strumento della Loughborough University potrebbe essere utilizzato nel sistema delle emissioni del carbonio, un concetto che ha trasformato le emissioni in una sorta di bene commerciabile allo scopo di creare un incentivo economico nel loro controllo. Lo strumento potrebbe aiutare varie realtà a comprendere l'impatto che hanno sull'ambiente, così che possano sviluppare la loro strategia per il sistema delle emissioni. All'interno di questo sistema ciascuno è soggetto ad un limite con una disponibilità di crediti: chi lo supera deve acquistare più crediti, mentre chi riesce a mantenersi al di sotto - e quindi ha un impatto inquinante inferiore - può vendere i propri crediti a terzi.

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