Modelo de machine learning melhora pesquisa em qualidade do ar
São Paulo — InkDesign News — A crescente pressão por soluções em machine learning está permitindo que diferentes instituições colaborem em modelos de previsão de qualidade do ar, resultando em melhorias significativas para a saúde pública e o meio ambiente.
Arquitetura de modelo
A nova abordagem de modelagem utiliza algoritmos open source para a previsão de qualidade do ar, integrando dados de sensores e satélites. Essa infraestrutura modular melhora a escalabilidade e a acessibilidade, permitindo que instituições com recursos limitados implementem soluções eficientes.
“Precisamos entender que a poluição do ar é uma crise global, mas suas soluções devem ser locais, inclusivas e adaptativas.”
(“We must realise air pollution is a global crisis, but its solutions must be local, inclusive, and adaptive.”)— UNICEF Lao PDR Country Office
Treinamento e otimização
Modelos machine learning são frequentemente otimizados utilizando dados históricos de qualidade do ar, com um foco particular em calibrar sensores de baixo custo. O tempo de treinamento varia conforme a complexidade do modelo e a quantidade de dados, sendo que a utilização de frameworks como o Hugging Face pode potencializar o desempenho.
“O acesso aos dados de poluição do ar de alta qualidade é a base para pesquisa e tomada de decisões baseadas em evidências.”
(“Access to high-quality air pollution data is the foundation for research, public engagement, and evidence-based policymaking.”)— UNICEF
Resultados e métricas
Os impactos positivos na saúde pública são medidos por meio de estudos epidemiológicos e análises de dados em larga escala. Iniciativas como a OpenAQ têm sido fundamentais na democratização do acesso aos dados, tornando informações essenciais disponíveis para governos e comunidades. A acurácia dos modelos tem melhorado com a combinação de dados de várias fontes, permitindo previsões mais efetivas.
Além disso, o envolvimento da comunidade e iniciativas de ciência cidadã são cruciais para a validação dos dados e a criação de um ambiente colaborativo em torno da questão da qualidade do ar.
Com a crescente adoção de métodos open source e um foco em inovação colaborativa, as aplicações práticas desses modelos incluem alertas em tempo real sobre a qualidade do ar, apoio a iniciativas de saúde pública e avanços em políticas ambientais.
A pesquisa continua em direção à construção de uma rede ainda mais integrada, onde modelos e dados possam ser compartilhados amplamente, promovendo um futuro mais saudável e sustentável.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
