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研究人员使用人工智能为环境监管机构赋能

监测环境合规性是贫穷国家政府面临的一项特殊挑战。一种使用卫星图像来确定孟加拉国高污染砖窑的新机器学习方法可以提供一种低成本的解决方案。

根据斯坦福大学领导的一项新研究,环境监管机构可能很快就会运用全视之眼的力量,可以随时随地识别违规者,就像能够穿透障碍物的超级英雄一样 。这篇发表在美国国家科学院院刊 (PNAS) 上的论文展示了人工智能与卫星图像相结合如何能够提供一种低成本、可扩展的方法来定位和监控其他难以监管的行业。

“砖窑在孟加拉国激增,为不断增长的经济提供建筑材料,这使得监管机构很难跟上建造的新窑,”共同主要作者、明尼苏达大学博士后助理 Nina Brooks 说。社会研究和数据创新研究所,他在斯坦福大学攻读博士学位时进行了这项研究。

虽然之前的研究显示了使用机器学习和卫星观测进行环境监管的潜力,但大多数研究都集中在拥有可靠的工业地点和活动数据的富裕国家。为了探索在发展中国家的可行性,斯坦福大学领导的研究集中在孟加拉国,那里的政府监管机构努力寻找高污染的非正式砖窑,更不用说执行规则了。

日益严重的威胁

砖是南亚发展的关键,特别是在缺乏其他建筑材料的地区,以及使他们雇用数百万人的窑炉。然而,它们的燃煤效率极低,带来了重大的健康和环境风险。在孟加拉国,砖窑的二氧化碳排放量占该国年度二氧化碳排放总量的 17%,而在该国人口最多的城市达卡,则高达一半被认为对人体肺部特别危险的小颗粒物质。它是该国整体空气污染的重要原因,据估计,这会使孟加拉国人的平均预期寿命减少近两年。

“空气污染每年导致 700 万人死亡,”该研究的资深作者、斯坦福大学医学院传染病教授 斯蒂芬·鲁比说 。“我们需要确定这种污染的来源并减少这些排放。”

孟加拉国政府监管机构正试图在全国范围内手动绘制和验证砖窑的位置,但这项工作非常耗时耗力。由于窑的快速扩散,它的效率也非常低。研究人员表示,这项工作也可能存在不准确和偏见,正如低收入国家的政府数据经常发生的那样。

自 2016 年以来,Brooks、Luby 和其他斯坦福大学的研究人员 一直在孟加拉国工作, 以确定窑的位置,量化砖窑对健康的不利影响,并提供透明的公共信息来为政治变革提供信息。他们开发了一种使用红外线从遥感数据中挑选出燃煤窑炉的方法。尽管很有希望,但这种方法存在严重缺陷,例如无法区分窑炉和吸热农田。

该团队与斯坦福大学计算机科学家和工程师以及孟加拉国国际腹泻病研究中心 (icddr,b) 的科学家合作,将重点转移到机器学习上。

基于过去深度学习在环境监测中的应用,以及使用深度学习来识别砖窑的具体努力,他们开发了一种高度准确的算法,不仅可以识别图像是否包含窑,还可以学习在图像中定位窑。该方法重建了多个图像中分散的窑炉(卫星图像的固有问题),并且能够识别单个图像中何时包含多个窑炉。研究人员还能够根据形状分类区分两种窑炉技术——其中一种被禁止。

该方法表明,孟加拉国四分之三以上的窑炉是在距离学校 1 公里(0.6 英里)范围内非法建造的,近 10% 的窑炉非法靠近卫生设施。它还表明,政府在法规方面系统地少报了窑炉,并且根据形状分类结果高报了使用更新、更清洁技术的窑炉相对于旧的、被禁止的方法的百分比。研究人员还发现,在与被禁地区相邻的地区,注册窑的数量更多,这表明窑是在合法但跨地区边界建造的地区正式注册的。

研究人员正在努力通过开发使用较低分辨率图像的方法来改善该方法的局限性,并将他们的工作扩展到其他砖块构造类似的区域。做对了可能会产生很大的不同。根据研究人员的估计,仅在孟加拉国,几乎每个人都住在距离砖窑 10 公里(6.2 英里)范围内,超过 1800 万人——是纽约市人口的两倍多——住在 1 公里(0.6 英里)范围内。

“我们希望我们的一般方法能够在未来实现更有效的监管和政策,以实现更好的健康和环境结果,”共同主要作者 Jihyeon Lee 说,BS '19,斯坦福大学 可持续发展和人工智能实验室的研究员。

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