ارائه چارچوبی مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارزیابی بلادرنگ کیفیت هوا و نقشه برداری پیش بینانه از خطرات سلامت محیطی

هدف و زمینه: رشد سریع شهرنشینی و تشدید آلودگی هوا، تهدیدی جدی برای سلامت عمومی و اکوسیستم های شهری محسوب می شود. سیستم های سنتی پایش کیفیت هوا به دلیل پوشش محدود، تاخیر در گزارش دهی و دقت ناکافی، قادر به پاسخگویی موثر به این چالش پویا نیستند. این مقاله به ارائه چارچوبی مفهومی و نوآورانه مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارزیابی بلادرنگ کیفیت هوا و نقشه برداری پیش بینانه از خطرات سلامت محیطی می پردازد. روش کار: این مطالعه از نوع نظری-کاربردی بوده و با استفاده از مرور ادبیات موضوع انجام شده است. چارچوب پیشنهادی مبتنی بر یکپارچه سازی داده های ناهمگن از منابع مختلف شامل ایستگاه های پایش زمینی، حسگرهای سیار، ماهواره ها، داده های هواشناسی و اطلاعات جمعیتی طراحی گردیده است. در این چارچوب، از معماری پیشرفته یادگیری عمیق چندوظیفه ای چندزمانه و شبکه های حافظه کوتاه مدت بلندمدت چندزمانه برای مدل سازی وابستگی های پیچیده زمانی و مکانی در داده های کیفیت هوا بهره گیری شده است. یافته ها: چارچوب ارائه شده امکان پیش بینی همزمان چندین آلاینده کلیدی از جمله PM۲.۵، PM۱۰، NO۲، O۳، CO و SO۲ را فراهم می سازد. این سیستم قابلیت تولید شاخص ترکیبی خطر سلامت با در نظرگیری آسیب پذیری جمعیتی و نمایش نقشه های خطر بلادرنگ بر روی داشبورد تحت وب را دارا می باشد. همچنین راهکارهایی برای مقابله با چالش هایی همچون سوگیری الگوریتمی، حریم خصوصی داده و مصرف انرژی پیشنهاد شده است. نتیجه گیری: چارچوب پیشنهادی ابزاری مفهومی و قدرتمند برای مداخلات به موقع در مدیریت شهری، افزایش آگاهی عمومی، شناسایی کانون های آلودگی و ترویج عدالت محیطی فراهم می کند. استفاده از تکنیک های تفسیرپذیری و پایبندی به چارچوب های اخلاقی، مسیر را برای استقرار مسئولانه این فناوری هموار می سازد. این چارچوب پتانسیل تغییر پارادایم در حفاظت از سلامت محیطی و حرکت به سوی شهرهای هوشمند و پایدار را داراست.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، پایش بلادرنگ کیفیت هوا ، نقشه برداری خطر سلامت ، یادگیری عمیق ، اینترنت اشیا ، عدلایت محیطی