La technologie de l'IA peut-elle aider à résoudre les problèmes environnementaux et de santé sociétaux?
Des chercheurs de l'Université de Tohoku ont utilisé l'intelligence artificielle (IA) pour essayer de résoudre les problèmes environnementaux profondément complexes et multiples dans la société d'aujourd'hui. Les résultats ont été publiés dans Environnement International.
Leur étude met en évidence des approches innovantes où l'IA peut identifier des plans d'action viables, représentant les solutions les plus prometteuses à notre disposition.
« Notre étude révèle la valeur révolutionnaire des technologies telles que l'apprentissage automatique dans le dépistage des matériaux, la prédiction des performances, la prédiction en temps réel, la simulation de distribution mondiale des polluants et la gestion des risques de santé », explique le professeur Hao Li (WPI-AIMR).
Ils se sont concentrés sur cinq domaines principaux: le traitement de la pollution de l'eau, le contrôle de la pollution atmosphérique, l'élimination des déchets solides, l'assainissement des sols et la santé environnementale. Par exemple, l'IA peut être utilisée pour développer des stratégies pour améliorer nos techniques de traitement de l'eau ou pour prédire quels matériaux sont les plus efficaces pour éliminer les polluants tels que les gaz à effet de serre de l'air.
Le dépistage des matériaux basé sur l'IA et l'optimisation des processus peuvent réduire le coût du traitement de la pollution, améliorer l'efficacité du recyclage des ressources et améliorer notre environnement immédiat.
« Certains de ces problèmes ont tellement de facteurs qu'il peut être difficile pour les humains de comprendre seuls », explique Li, « par exemple, certains polluants peuvent en fait être plus ou moins toxiques pour l'homme, selon leurs interactions. Ces prédictions sont loin d'être simples. »
Leur analyse fournit un soutien clé pour formuler des politiques de santé publique et assurer la sécurité des aliments et de l'eau potable, contribuant finalement à construire une société plus durable, résiliente et saine.
Les chercheurs reconnaissent que les goulots d'étranglement à une large adoption de cette stratégie basée sur l'IA existent, tels que la pénurie de données, le sur-ajustement des modèles à petit échantillon et la distribution géographique inégale des données d'observation. Après tout, l'IA est plus raffinée lorsqu'elle a accès à des bases de données plus grandes.
L'équipe propose une «plate-forme de catalyse numérique» partagée qui intègre le traitement des données transversales à l'intégration des connaissances antérieures du domaine. Une plate-forme comme celle-ci pourrait aider à fournir un cadre technique pour l'application à grande échelle de l'IA dans le domaine environnemental.
Par conséquent, l'équipe prévoit de construire une base de données environnementale croisée et de développer des solutions pour résoudre le problème de la sur-ajustement de petits échantillons.
À mesure que le projet progresse, ils prévoient également de collaborer avec les institutions de recherche mondiales pour établir une plate-forme de collecte et de partage de données standardisée pour promouvoir la vérification des applications à grande échelle de l'IA dans la gouvernance environnementale.
