L’aiuto dell’Intelligenza artificiale potrebbe aiutarci a ridurre l’inquinamento in città grazie alla tecnologia.
Quando si parla di inquinamento dell’aria nelle città il riferimento è alla quantità di materiale particolato disperso nell’aria, cioè l’insieme di particelle atmosferiche solide e liquide. L’eccessiva presenza di particelle inquinanti nell’aria è causa di diverse patologie polmonari e cardiovascolari.
Per misurare i livelli di inquinamento si utilizzano di solito due parametri: PM2,5 e PM10. Questo dipende dalla classificazione delle particelle atmosferiche in base alla loro dimensione. Per PM2,5 si intendono le particelle con diametro aerodinamico inferiore o uguale ai 2,5 µm, ed è anche detto “particolato fine”. In contrapposizione con il particolato grossolano, il PM10, che comprende tutte le particelle con diametro compreso tra 2,5 e 10 µm.
La produzione di queste particelle e la loro dispersione nell’aria proviene da tutti i processi a combustione, come i gas prodotti dai complessi industriali, i motori di auto e moto, dai riscaldamenti boschivi, finanche dagli incendi boschivi.
Per calcolare i livelli di inquinamento delle città, l’Organizzazione Mondiale della Sanità ha stabilito una soglia di allerta, fissata quando la presenza di PM10 nell’aria supera i 50 microgrammi per metro cubo.
Come l’intelligenza artificiale può aiutarci a combattere l’inquinamento dell’aria
La rilevazione di tali particelle avviene attraverso dei rilevatori installati in diversi punti delle città. In base alle rilevazioni è possibile stilare una classifica delle città più inquinate d’Italia. In testa a questa classifica troviamo Torino, che lo scorso anno ha superato per ben 69 giorni i limiti stabiliti dall’Oms. Al secondo troviamo Milano, con 35 giorni, e al terzo Padova, che ha superato i limiti di PM10 per 47 giorni.
Ma per monitorare la qualità dell’aria è importante conoscere i livelli di PM2,5 nell’aria, tali particelle sono più difficili da monitorare perché più piccole. Ecco perché gli ingegneri della Cornell University si sono affidati all’intelligenza artificiale per calcolare con maggiore precisione i livelli di PM2,5 nell’aria delle aree urbane. I quattro modelli di apprendimento automatico sviluppati sono stati testati nella città di New York in base a tre parametri: traffico, tipologia e meteo.
Il migliore dei quattro è stato il Convolutional Long Short-Term Memory, o ConvLSTM, che potrebbe andare ad integrare l’algoritmo su cui si basa l’intelligenza artificiale. Questo lavoro ci permetterà di calcolare con maggiore precisione i livelli di inquinamento nell’aria e di conseguenza dovrebbe spingere istituzioni e imprenditori a prendere delle contromisure. A tal proposito la casa automobilistica Audi, vorrebbe dotare le proprie auto elettriche di filtri antiparticolato in grado di raccogliere gli inquinanti presenti nell’aria.