一部の国や国際機関は、環境を管理するためのプログラムを開始しています。国連が主導する1つのプロジェクトであるICPウェディングは、ヨーロッパとアジアの不利な地域を特定するためのプラットフォームを具体的に開発しました。
大気汚染は、発展途上国と西欧諸国の両方で、世界中の人々に影響を与える大きな環境問題です。ヨーロッパの半分がサハラの砂で覆われていた昨年の例を見てください。これは、大気汚染の影響がいかにグローバルであるかを示しています。 WHOによると、空気の質が悪いために毎年約700万人が亡くなっていますが、これは誰にとっても良くありません。
世界のさまざまな地域で、さまざまな地域および国の大気質管理プログラムが実施されています。たとえば、米国では1970年代に長期的な地域大気質プログラムが実施されました。 1979年に彼らは国境を越えた大気汚染に関する国連条約に参加し、1992年に彼らは条約を採用することによって国境を越えた水源を保護し利用するために登録しました.
一般的に、調査は手動で、またはサンプリングポイントでさまざまなセンサーや機器を使用して取得されたデータに基づいています。収集された材料は、さまざまな技術を使用して、フィールドまたは実験室で分析されます。次に、データが結合されて解釈されます。結果は専門家の関与と混ざり合うことがよくありますが、環境モニタリングプログラムの自動化のレベルは高まっています。今日、多くの環境汚染防止プロジェクトは、モノのインターネット、人工知能、ビッグデータテクノロジーを使用しており、受信データに基づいて新しい知識を生成できる環境を監視するためのインテリジェントなデジタルプラットフォームへの移行を可能にします。モノのインターネットも、専門家の指導を必要とせずに意思決定を行います。
インテリジェントプラットフォームは、医学から農業まで、さまざまな分野で使用されています。 Watson Decision Platform for Agricultureは、主に金融業界で使用されているため、その一例です。環境モニタリングのためのプラットフォームもあります。たとえば、単一のインフラストラクチャで、地域および地方レベルで複数の気象観測所を制御できます。ICP植生モニターは、長距離の国境を越えた汚染の影響を受けた地域をより適切にマッピングするために開発されました。このシステムは、ヨーロッパとアジアで最も不利な立場にある人々を特定し、危険な元素や化合物に取り組んでいる科学者に研究データを提供するために使用できます。バイオモニターコケは、これらの化学物質の大気中の放射性降下物を決定するものです。
データ運用を自動化し、地域地図を作成するために、2016年に合同原子力研究所でデータ管理システムの開発が開始されました。システムは時間の経過とともに成長し、新しいテクノロジーが吸収されるようになり、インテリジェントなプラットフォームに変換されました（図を参照）。たとえば、モバイルアプリは、リモートセンシングアプリケーションで最も頻繁に使用されるテクノロジーの1つです。ディープラーニングモデルを使用して、画像を分類し、汚染レベルを予測できます。このシナリオでは、プラットフォームを使用すると、セルフサービスモデルにより、時間効率とコスト効率の高い方法で機能を拡張できます。
多くの大気汚染防止アプリケーションは、サンプル中の粒子状物質やCO2などの化合物を分析します。これを行うには、特殊なセンサー、または地方、地方、モバイル、または個人のステーションに設置されたセンサーを使用します。このようなデバイスの単一のデジタル空間への統合は、モノのインターネットのテクノロジーを使用して実行されますが、これまでのところ、ステーションは空気に関するデータのごく一部しか提供していない可能性があります. ICP植生プロジェクトでは、コケのサンプルを収集し、収集場所に関するメタ情報を収集し、重金属や化学物質の中性子活性化分析などのさまざまな手法を使用します。研究分野には核種の含有量が含まれます。結果に悪影響を与える可能性のあるメタデータを収集すると、エラーが発生する可能性があります。データ入力エラーを最小限に抑えるのに役立つモバイルアプリが開発されました。そのために、必要なフィールドの多くが自動的に入力されます（場所情報など）。オブジェクトの写真を撮り、ワンクリックで識別させることもできます。プラットフォームには、限られた数のサンプルで発生する問題を解決するのに役立ついくつかの深層学習モデルが含まれています。これは時間を節約します
データを検証するには、一意の識別マーカーを含める必要があります。サンプリングポイントは、特定のサンプル内の特定のコンポーネントと要素の存在を文書化して解釈するために使用するものです。データ検証は、研究プロジェクトを実施する上で重要なステップです。そのため、この仕事に最も適したチームに尋ねてください。私たちのプラットフォームの助けを借りて、複数のポイントがエンドユーザーとコーディネーターの両方によって検証されます。統計的異常が検索され、データの整合性がチェックされ、モデルの期待値と一致しないコケの種類が補足のために識別されます。このプロセスを自動化することは困難であり、異常を「実際の」かどうかを特定するには、すべてのユーザーとコーディネーターの間で完全な合意が必要です。
このプラットフォームの重要な部分は、データを操作するための完全に機能するツールのセットを居住者に提供することです。サードパーティのソフトウェアは必要ありません。代わりにクラウドを使用できます。地理的な境界を迂回して、プラットフォーム上でデータを分析することができます。さまざまな統計およびデータ分析ツールを提供できます。たとえば、地図上で「近隣の国または地域」の地域を調査している場合、この地域の重金属汚染の中央値は、他の同等の地域よりもかなり高いことがわかります。
