مدل های یادگیری عمیق مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیش بینی کیفیت هوای شهری و کنترل آلودگی

افزایش آلودگی هوای شهری یکی از چالش های اساسی در حوزه بهداشت عمومی و محیط زیست محسوب می شود و راه حل های پیش بینی و کنترل آلودگی به یکی از اولویت های حیاتی سیاست گذاران تبدیل شده است. در این راستا، هوش مصنوعی، به ویژه مدل های یادگیری عمیق، به عنوان ابزاری توانمند برای پیش بینی دقیق کیفیت هوا و کنترل آلودگی های شهری ظهور یافته اند. این مدل ها، مانند شبکه های LSTM و CNN و مدل های ترکیبی، با قابلیت تحلیل داده های زمانی-مکانی پیچیده، امکان پایش و پیش بینی در زمان واقعی و ارائه هشدارهای زودهنگام را فراهم می کنند. ادغام داده های چندمنبعی، شامل تصاویر ماهواره ای و داده های IoT، به این مدل ها اجازه می دهد تا با دقت و پوشش بیشتر به تحلیل و پیش بینی وضعیت کیفیت هوا بپردازند. علاوه بر این، با استفاده از چارچوب های مبتنی بر هوش مصنوعی، شهرهای مختلف توانسته اند سیاست های کنترل آلودگی موثری را، متناسب با شرایط خاص هر شهر، پیاده سازی کنند.این مقاله مروری بر روندهای اخیر و مدل های پیشرفته یادگیری عمیق در پیش بینی کیفیت هوا و کنترل آلودگی ارائه می دهد. همچنین به چالش های داده ای مانند ناهماهنگی و عدم قطعیت در پیش بینی پرداخته و اهمیت استفاده از هوش مصنوعی قابل توضیح برای شفافیت بیشتر مدل ها را برجسته می سازد. در پایان، جهت گیری های آینده از جمله ادغام بیشتر با سیاست های شهری پایدار و تحقیقات بیشتر برای بهبود مدل های فعلی پیشنهاد می شود تا به تحقق هدف های زیست محیطی و حفظ سلامت عمومی کمک کند.

کلیدواژه ها:

پیش بینی کیفیت هوا ، یادگیری عمیق ، کنترل آلودگی ، هوش مصنوعی ، برنامه ریزی شهری