Країні Seongdong-gu в Сеулі пішов на чолівках Проект піонерського якості повітря
Район Seongdong у Сеулі розпочав новаторську ініціативу з побудови детальної карті концентрацій дрібного пилу за допомогою технології аналізу відео штучного інтелекту (AI), першу серед місцевих урядів Південної Кореї. Район визначив потребу у більш точній інформації про якість повітря через обмеження єдиного муніципального станції моніторингу повітря, що працює на місто.
Місцева соціальна вентурна технологія AI центральна для зусиль
У співпраці з DeepVisions, місцевою соціальною вентурною компанією, Seongdong-gu використає передовий AI для аналізу відеоданих існуючих відеокамер з метою визначення реальних рівнів дрібного пилу у реальному часі. Ця інноваційна техніка використовує глибокі алгоритми навчання, пропонуючи вигідне рішення для надання актуальних даних про якість повітря.
Запуск громадського сервісу та екологічні вигоди
Очікується, що ініціатива запустить свої послуги до липня, дозволяючи мешканцям мати доступ до поточних рівнів дрібного пилу онлайн, формуючи відповідно їх маршрути подорожей. Крім того, район планує використовувати цю послугу для ідентифікації зон високої концентрації забруднення та звичайних проблем з пилом для впровадження більш ефективних стратегій пом’якшення.
Вітрина вітчизняного успіху соціальної вентури
Наявність DeepVisions здобула визнання після отримання нагороди на 3-му Міському експо соціальної вентури у Сеулі в 2019 році і, ще більше, отримала премію за інновації CES Innovation Award в Лас-Вегасі, підкреслюючи глобальну конкурентоздатність корейської технології.
Зобов’язання району Seongdong-gu для «Ультра-проживального середовища»
Мер району Чон Вон О відзначив значущість використання цієї революційної технології, розробленої соціальною вентурною групою уродженців Seongdong-gu, висловивши тверду готовність використати розумні рішення для створення більш приємної житлової обстановки для своїх мешканців.
Важливі Щеплення:
Дрібний пил, також відомий як частичні матеріали (PM), становить значні ризики для здоров’я, які можуть призвести до захворювань дихальних шляхів та серцево-судинних захворювань. Світова організація охорони здоров’я (WHO) має рекомендації щодо допустимих рівнів PM для захисту здоров’я громадськості. Технологія, приведена в дію штучним інтелектом для картографування якості повітря, може надати корисні увідомлення про шаблони забруднення та джерела.
Важливі Питання та Відповіді:
– П: Що таке дрібний пил та чому він шкідливий?
В: Дрібний пил, або частичний матеріал, є мікроскопічними частинками у повітрі, які можуть потрапити в легені. PM2.5 вказує на частинки матеріалу, діаметр яких менше 2,5 мікрометрів. Цей вид забруднення може викликати різні проблеми зі здоров’ям, включаючи астму, рак легенів та серцеві захворювання.
– П: Як штучний інтелект сприяє виявленню рівнів дрібного пилу?
В: AI використовує глибокі алгоритми навчання для аналізу шаблонів у візуальних даних, зібраних з камер, виявляючи рівні дрібного пилу з більшим рівнем деталізації та в реальному часі в порівнянні із традиційними системами моніторингу на основі датчиків.
– П: Що робить унікальним проект якості повітря зі Шондонг-гу?
В: На відміну від традиційних методів, які ґрунтуються на мережі фіксованих ділянок моніторингу, проект Seongdong-gu використовує існуючу інфраструктуру відеокамер безпеки в поєднанні з AI, що є більш вигідним з точки зору вартості і надає більшу площу покриття.
Ключові Виклики та Суперечки:
Однією з основних проблем, пов’язаних з системами моніторингу, які працюють на AI, є забезпечення точності та надійності даних. Алгоритми повинні бути тщательно навчені відрізняти різні типи частичних матеріалів та умови навколишнього середовища. Також можуть виникати питання з приводу конфіденційності відносно використання камер для моніторингу довкілля.
Переваги та Недоліки:
Переваги:
– Підвищене відстеження забруднення, що може призвести до кращого інформування мешканців і покращення громадського здоров’я.
– Вартість ефективності за допомогою використання існуючої інфраструктури камер.
– Дозволяє здійснювати цільове втручання та розробляти політику на основі точних даних про забруднення.
Недоліки:
– Можливі питання конфіденційності, що виникають від використання камер безпеки для додаткових цілей.
– Потреба в постійному оновленні алгоритмів та підтримці для забезпечення точності даних.
– Залежність від якості та охоплення існуючої мережі відеокамер, яка може мати обмеження.
Пов’язані Посилання:
Світова організація охорони здоров’я (WHO) – для отримання інформації про міжнародні рекомендації з якості повітря.
DeepVisions – для ознайомлення з компанією, яка надає технологію AI для проекту. (Якщо «deepvisions.ai» – це правильний домен; замініть на фактичний домен компанії, якщо він відмінний)
Управління міста Сеул – для оновлень та інформації про різні екологічні ініціативи в Сеулі.
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx