大気汚染は、毎年世界中で何百万人もの死因となっている。
しかし、人工知能を活用すれば、大気汚染データの収集と分析を改善し、早期警報を発することができる。
すでにAIを活用している国もある一方、モノのインターネットやビッグデータも、現在の大気質モニタリングシステムの強化に役立つ可能性がある。
2023年、大気汚染は700万人を超える死者の原因となった。しかし、人工知能（AI）の時代には、大気汚染物質をより迅速かつ正確に検知する、スマートで効率的な大気質モニタリングシステムを開発できる可能性がある。
地上設置型の大気質モニタリングシステムは、地表から約8マイルまで広がる、地球大気で最も密度の高い層である対流圏に存在する大気汚染物質の濃度に関するデータを提供する。一方、機械学習（ML）アルゴリズムを現在の大気質モニタリングシステムと組み合わせれば、大気の変化を追跡し、大気汚染の危険に関する早期警報を発することができる。
このようにAIを既存の大気質モニタリングシステムに統合すると、主に次の4つの分野で改善が期待できる。
1. リアルタイムのデータ収集と分析
AIおよびMLモデルは、現在、大気質センサーが生成しているデータなど、大量のデータを処理できる。処理の速度を高めることで、大気中の汚染物質濃度の変化をすばやく検知し、大気質の改善に取り組む政府がより迅速に対応できる。
2. 費用対効果と利用しやすさの向上
AIモデルはセンサーデータを活用し、より幅広い人々が大気質モニタリング情報を利用できるようにする。AIでこのプロセスを自動化すれば、データ分析に人手をかける費用を削減できる。
3. 効率性と精度の向上
AIアルゴリズムは、利用者により正確な情報を提供することで、大気汚染物質に関するデータの収集と分析を強化できる。近年の研究では、MLモデルによって大気質予測の精度を高められることが示されている。
4. 意思決定の改善
AIモデルは、データに基づく知見を政府機関や企業に提供し、情報に基づく迅速な意思決定を支援することで、人々を危険な濃度の大気汚染から守ることができる。
大気質のモニタリングと予測にAIを活用
多くの国が、大気質モニタリングシステムにAIを取り入れ、すでにこうした利点を活用し始めている。これにより、より多くのリアルタイムデータを収集し、分析して、大気汚染の影響から人々を守るための意思決定に役立てている。
例えば、南アフリカの科学者たちはAi_rを開発した。この比較的費用対効果の高いシステムは、大気質をモニタリングし、今後汚染が深刻化する地域を予測する。中国の研究者らも、汚染物質濃度の予測改善を目指す、自動大気質予測システムAI-Airを開発した。
AirQoも、この分野で現在利用されているシステムの一例で、アフリカで導入されている。アフリカの16を超える都市で、大気汚染による健康課題への対策について意思決定に役立つ情報をAIで提供することを目指している。このプラットフォームは、低価格センサー、AIアルゴリズム、使いやすいインターフェースを組み合わせ、大気質に関する知見を分析する。
衛星を活用した大気質モニタリングも、発展が進む分野だ。中国と日本の研究者チームは、例えばAIRTransを開発した。このAI搭載ツールは、衛星を使ってエアロゾル濃度や粒径の情報を取得することに成功しており、汚染物質のモニタリングや早期警報システムに有効なソリューションとなっている。過去のデータセットを分析することで、特定の都市の汚染傾向を予測するのに役立つ。
韓国では、研究者らが複数のAIアルゴリズムを組み合わせ、大気汚染物質を予測し、大気質モニタリングおよび早期警報システムを開発した。一方、中国で同様のAIを活用した汚染予測を導入したところ、18カ月以内に予測精度が92%まで上昇した。
AIを活用した大気質モニタリングの課題
こうした進展がある一方、AIを大気質モニタリングシステムに統合するには、依然として課題がある。AIモデルを効果的に学習させるには、正確なデータセットを大量に用意する必要があり、そうしたデータの入手可能性が制約となることもある。AIを活用した大気質モニタリングシステムの構築には、データセンターのリソースと大量の電力が必要なため、非常に費用がかかる。
さらに、MLアルゴリズムの開発やセンサー機器の保守を担う熟練人材が不足している。AIを活用した大気質モニタリングシステムを既存のインフラに統合することも、費用がかかり、複雑になりうる。
AIを活用した大気質モニタリングシステムの有効性、精度、費用対効果を確保するには、こうした問題に対処する必要がある。
AIは今後、大気質の改善にどう貢献するか
リアルタイム分析と予測分析を提供することで、AIはすでに世界各地の大気質モニタリングと予測の取り組みを変革しており、持続可能な開発目標の達成にも役立つ可能性がある。今後の技術革新には、大気質モニタリング用の予測モデルや、既存インフラにおけるIoTセンサーのさらなる活用などが考えられる。
さらに、AI搭載ドローンは、アクセスが難しい場所や遠隔地で大気汚染物質を検知するのに役立つ可能性があり、収集したデータはAIアルゴリズムで分析できる。スマートシティとIoTも、低価格の大気質センサーをネットワーク化して展開することを可能にする。これらのセンサーは、都市の大気汚染濃度に関する継続的なリアルタイムデータを提供する。
AIは、リアルタイムで高解像度のデータ分析を可能にし、大気質モニタリングシステムを変革している。モノのインターネット（IoT）やビッグデータとの統合により、大気質モニタリングシステムの効率性を高められる。この進展により、政府、機関、環境関連機関は適時に意思決定を行い、公衆衛生を改善できる。
