Segundo Mark Smith, em matéria publicada pela BBC News, o Instituto Alan Turing, um centro de pesquisa especialista em Data Science e inteligência artificial, tem desenvolvido um programa que permite, por meio de mais de 1200 sensores espalhados pela Greater London, vasculhar grandes quantidades de dados relacionados a poluição ambiental. Para realizar a análise, os dados são combinados com outras informações como clima e o fluxo de tráfego de locais com grandes construções, visto que isto dificulta a dissipação do ar tóxico.

Desta forma, este conjunto de dados é analisado visando produzir um modelo capaz de prever as partes mais poluídas da cidade nas 48 horas seguintes. Theo Demoulas, vice-diretor do instituto de engenharia centrada em dados, diz que o algoritmo será capaz de identificar rotas de corridas e ciclismo que minimizam a exposição ao ar poluído, ainda segundo Teo Demoulas: “Transformar data em informação e conhecimento é um passo crucial para reduzir a poluição do ar”.

O projeto Green Horizons da IBM, visando o estudo dessa poluição atmosférica, possibilita o rastreamento de vários poluentes, através da análise em tempo real dados históricos provenientes de milhares de fontes. A IBM alega que o sistema fornece “previsão granular e de alta precisão” referentes a poluição atmosférica do próximo dia. Por intermédio desta análise, as autoridades podem emitir alertas e aplicar medidas corretivas com antecedência. Contudo, apesar de todas as variáveis que podem mudar o estado da poluição do ar, a IBM diz que durante os testes, a tecnologia foi capaz de prever o nível de ozônio em diversas regiões, obtendo taxa de precisão entre 63% e 79%. A equipe espera que logo seja possível prever os níveis de poluição ao longo de um período de 7 dias.

 

Fontes:

Materia Original: BBC News

Imagem de capa: Pixabay