La technologie de l’IA peut-elle aider à résoudre les problèmes sociétaux, environnementaux et de santé ?
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Des chercheurs de l'Université de Tohoku ont utilisé l'intelligence artificielle (IA) pour tenter de résoudre les problèmes environnementaux complexes et multidimensionnels de la société actuelle. Leurs résultats ont été publiés dans Environment 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 de technologies telles que l'apprentissage automatique dans le criblage des matériaux, la prédiction des performances, la prédiction en temps réel, la simulation de la distribution mondiale des polluants et la gestion des risques pour la santé », explique le professeur Hao Li (WPI-AIMR).
Ils se sont concentrés sur cinq domaines majeurs : le traitement de la pollution de l’eau, la lutte contre la pollution atmosphérique, l’élimination des déchets solides, la dépollution des sols et la santé environnementale . Par exemple, l’IA peut servir à développer des stratégies visant à améliorer nos techniques de traitement de l’eau ou à prédire quels matériaux sont les plus efficaces pour éliminer les polluants atmosphériques tels que les gaz à effet de serre.
Le criblage des matériaux et l’optimisation des processus pilotés par l’IA 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 sont liés à de si nombreux facteurs qu'il peut être difficile pour les humains de les comprendre seuls », explique Li. « Par exemple, certains polluants peuvent être plus ou moins toxiques pour les humains, selon leurs interactions. Ces prédictions sont loin d'être simples. »
Leur analyse fournit un soutien essentiel à la formulation de politiques de santé publique et à la garantie de la sécurité alimentaire et de l’eau potable, contribuant ainsi à bâtir une société plus durable, plus résiliente et plus saine.
Les chercheurs reconnaissent l'existence de freins à l'adoption généralisée de cette stratégie basée sur l'IA, tels que la rareté des données, le surapprentissage des modèles à petits échantillons et la répartition géographique inégale des données d'observation. Après tout, l'IA est plus performante lorsqu'elle a accès à des bases de données plus volumineuses.
L'équipe propose une plateforme partagée de catalyse numérique intégrant le traitement de données cross-média et l'intégration des connaissances a priori du domaine. Une telle plateforme pourrait contribuer à fournir un cadre technique pour l'application à grande échelle de l'IA dans le domaine environnemental.
L’équipe prévoit donc de construire une base de données environnementale multi-média et de développer des solutions pour résoudre le problème du surapprentissage avec de petits échantillons.
À mesure que le projet avance, ils prévoient également de collaborer avec des institutions de recherche mondiales pour établir une plate-forme standardisée de collecte et de partage de données afin de promouvoir la vérification des applications à grande échelle de l'IA dans la gouvernance environnementale.
https://www.tohoku.ac.jp/en/press/ai_tech_in_environmental_research_and_health.html