汚染の「測定」からAIによる予測と制御へ
大都市の大気汚染は、排出量削減の問題を提起するだけでなく、汚染源を特定し、状況を監視し、適切な対応策を講じるために早期に警告する能力も必要とします。
VinUni大学データサイエンス学士プログラムディレクター、人工知能修士のレ・ズイ・ズン博士は、データサイエンス、モノのインターネット(IoT)、人工知能(AI)、デジタルツインは、この問題に対する新しいツールを作成できると述べています。ズン氏が紹介した研究の方向性の1つは、V-IndoorCAREです。これは、室内環境の質を監視および改善するための技術応用を研究するプロジェクトです。
「プロジェクトの出発点は、人々が住宅、オフィス、学校、病院などの空間で多くの時間を過ごしているという事実です。したがって、ここの空気の質は、健康、集中力、労働生産性に直接影響を与えます。
このソリューションは、PM2.5微小粒子状物質、CO2、温度、湿度などのパラメータを継続的に記録するためのIoTセンサーネットワークを構築する方向で構築されています。注目すべきは、センサーが建物の内部だけでなく、外部にも設置されていることです」とズン氏は語りました。
2つのデータソースを接続することで、システムは屋内外の空気質をリアルタイムで比較できます。そのデータから、いつドアを閉めたり、開けたり、外部から新鮮な空気を取り入れたり、換気システムを調整したりする必要があるかを判断するのに役立ちます。
コンピュータービジョン技術とAIは、部屋の3Dモデルの構築をサポートできます。そのデジタル空間では、システムは、使用条件が変化したときに、気流、熱場、CO2濃度、またはPM2.5微小粒子の動きをシミュレートします。たとえば、部屋の人数が増加すると、システムはCO2と温度の変化をシミュレートし、それによって空調および換気システムHVACの最適な動作をサポートできます。
これは注目すべき問題です。なぜなら、ズン博士が提示した情報によると、HVACシステムは建物の総エネルギー消費量の約40〜60%を占める可能性があるからです。したがって、インテリジェント制御は、屋内の環境の質を確保し、エネルギーをより効率的に使用するという2つの目標を同時に追求しています。
部屋が「良い」か「悪い」かを知るために汚染を測定するだけでなく、AIとデジタルモデルを組み合わせたデータは、意思決定を支援し、自動制御に進むための分析・予測・サポートの可能性を開きます。これは、大気質、人間の健康、エネルギー効率が同じ問題に置かれるグリーンビルディングへのアプローチでもあります。
UAV、汚染源監視に参加する国民からのデータ
都市規模では、汚染源の発見と管理を支援するために、管理機関も技術を使用しています。農業環境省環境局環境品質管理室のグエン・ホアン・アイン副室長は、ハノイとその周辺の省は年末に大気質の悪化に直面することが多いと述べています。
前年の10月から翌年の3月頃は通常「汚染シーズン」と呼ばれ、その最盛期は通常12月頃です。アイン氏によると、大気汚染に関連する4つの基本的な発生源グループには、交通、工業、建設があり、その中には建設資材の輸送や、焼却活動、民生活動などの他の発生源が含まれます。
したがって、管理の課題は、煙突や車両を個別に管理することだけではありません。排出源の密度が高く、不利な気象条件に遭遇すると、汚染物質が蓄積し、大気質が低下する可能性があります。
そのような状況において、データとテクノロジーは管理機関の「延長された腕」になる可能性があります。「テクノロジーは、汚染行為の監視を支援し、良好な効果を達成するためにも使用されています」とアイン氏は述べています。
環境局の代表者が言及した例の1つは、UAV(無人航空機)を使用して、ハノイの多くのホットスポットでの燃焼活動を監視することです。地上での直接検査部隊に完全に依存する代わりに、デバイスは広い地域を監視し、汚染を引き起こす可能性のある活動を検出するのに役立ちます。
別の方向では、市民自身も都市の「センサー」になることができます。iHanoiプラットフォームを通じて、市民は汚染行為を反映して情報を受信し、検査と処理に役立てることができます。アイン氏によると、多くのツールを組み合わせることは、汚染源の検出を支援するだけでなく、地域社会の意識を変えることにも貢献します。しかし、テクノロジーも発生源での排出量管理に取って代わることはできません。
センサーが取り付けられた部屋から、UAVとコミュニティからのフィードバックデータによって監視がサポートされる都市まで、テクノロジーは汚染との戦いに新しい情報層を追加しています。
