Tohoku University — InkDesign News —
Pesquisadores da Tohoku University estão explorando o potencial do “machine learning” (aprendizado de máquina) para resolver problemas ambientais complexos e multifacetados, apresentando novas abordagens para a análise e gestão de resíduos e poluentes.
Contexto da pesquisa
No artigo publicado na revista Environment International, os cientistas destacam a importância das tecnologias de inteligência artificial (IA) na identificação de planos de ação viáveis, abordando questões como tratamento de água, controle de poluição do ar, disposição de resíduos sólidos, remediação do solo e saúde ambiental.
Método proposto
O estudo utiliza algoritmos de machine learning para a triagem de materiais e a previsão de desempenho, permitindo simulações em tempo real da distribuição global de poluentes e gestão de riscos à saúde. Segundo o Professor Hao Li, “alguns desses problemas têm tantos fatores que pode ser difícil para os humanos solucioná-los sozinhos” (some of these issues have so many factors that it can be difficult for humans to figure out alone). A abordagem proposta foca na construção de uma plataforma compartilhada chamada “Digital Catalysis Platform”, que integra o processamento de dados entre mídias diferentes e o conhecimento prévio do domínio.
Resultados e impacto
A pesquisa revela que o uso de IA pode reduzir os custos associados ao tratamento de poluição, melhorar a eficiência da reciclagem de recursos e aprimorar as condições ambientais imediatas. A equipe também identificou que a adoção ampla dessas estratégias de IA enfrenta desafios, como escassez de dados e sobreajuste dos modelos com amostras pequenas. Li ressalta que “essas previsões estão longe de serem simples” (these predictions are far from simple). Portanto, a construção de um banco de dados ambiental intercampo e a colaboração com instituições globais serão essenciais para validar a aplicação em larga escala das soluções de IA em governança ambiental.
Com a continuação do projeto, o time planeja estabelecer uma plataforma padronizada para coleta e compartilhamento de dados, promovendo a verificação e a aplicação das tecnologias desenvolvidas.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
