AI を使用して石炭列車の粉塵を追跡する

上: ユタ州では石炭は鉄道で輸送されています。 ビジュアル: ジョージ・フライ/ブルームバーグ

カリフォルニア州ヴァレーホの傾斜のある裏庭で、ニコラス・スパーダは三脚、ブリーフケース、風見鶏を組み合わせたような機材を調整していた。 この洗練された機械は現在、風化したガゼボと日光にさらされた木材で満たされた爪足の浴槽の近くに設置されており、このような目立たない場所での使用を目的としており、地域の空気の質に関する長期的な情報を収集することができます。

カリフォルニア大学デービス校のエアロゾル科学者兼エンジニアであるスパーダ氏は、当初、約 26 マイル南のリッチモンドを拠点とするプロジェクトのためにこの機械を設計しました。 研究者らは6か月間、カメラ、空気センサー、気象観測所、人工知能プロセッサーを含む機器を市内を石炭を輸送する鉄道線路に向け、列車を認識して列車がどのような影響を及ぼしたかを記録するようにAIモデルをトレーニングした。空気の質。 現在、スパーダ氏はヴァレーホでセンサーの設置候補地を探しており、空気中に何が含まれているかを懸念する住民と協力している。

リッチモンドのプロジェクトは、Spada にとって初めて AI を使用したプロジェクトでした。 2023 年 3 月に出版されたこの論文は、AI に対する関心と懸念が高まる中で発表されました。 テクノロジーのリーダーたちは、AI が人間の知性を置き換える可能性について懸念を表明しています。 批評家は、このテクノロジーの潜在的な偏りや公共データの収集に疑問を抱いています。 そして多くの研究や記事は、そのアルゴリズムのデータ処理に関連した多量のエネルギー使用と温室効果ガス排出を指摘しています。

しかし、懸念が高まるにつれて、環境監視など、AI の潜在的な用途に対する科学的な関心も高まっています。 2017 年から 2021 年にかけて、AI と大気汚染に関して毎年発表される研究の数は 50 件から 505 件に急増しました。ジャーナル Frontiers in Public Health に掲載された分析では、より科学的な分野での AI の増加が一因であると考えられています。 また、Spada のような研究者によると、AI ツールを適用することで、汚染を長年経験してきた地元住民に力を与えることができるが、その直接の原因を明確に証明するデータがほとんどなかったという。

リッチモンドでは、機械学習の一種であるディープラーニング技術により、科学者は対面で観察するという従来の方法に頼らずに、遠隔地から列車を識別し、24時間体制で記録できるようになりました。 研究チームのデータによると、石炭を満載した列車が市内を走行すると、呼吸器疾患や心血管疾患、早期死亡と関連がある粒子状物質の一種である周囲のPM2.5が大幅に増加することがわかった。 PM2.5 への短期間の曝露であっても、健康を害する可能性があります。

論文の著者らは当初、このテクノロジーが自分たちの研究にどの程度適しているか確信が持てなかった。 「私はAIのファンではありません」とカリフォルニア大学デービス校の環境疫学者で論文の筆頭著者であるバート・オストロ氏は言う。 「しかし、これは驚くほどうまくいきました。これなしでは成功しなかったでしょう。」

オストロ氏は、このチームの結果は、これまでほとんど研究者が検討してこなかった疑問、つまり石炭施設とそこを行き来する列車が都市部の大気にどのような影響を与えるのかという疑問に答えるのに役立つ可能性があると述べた。

この問題は、石炭輸出ターミナル案について10年近く議論してきた近くのオークランドに特に関係がある。 オークランド市が2016年にプロジェクトを中止する決議を可決した後、判事は市は石炭の輸送が公衆衛生を著しく危険にさらすことを十分に証明していないとの判決を下した。 オストロとスパーダは、開発に関連するデータを提供することを目的として研究を計画しました。

「新たな証拠をもたらす研究が得られた」と長年ベイエリアの活動家であり、ターミナル計画に反対するために組織された草の根ボランティア団体オークランドのノー・コールのメンバーでもあるロラ・ジョー・フーは語った。

この研究手法は、ベイエリアをはるかに超えても役立つことが証明される可能性があります。 AIベースの方法論は、地域の汚染をより深く理解したいと考えている他のコミュニティにも応用できるとフー氏は述べた。