Исследователи из MIT разработали подход на основе машинного обучения для анализа загрязнения воздуха в Нью-Йорке с использованием 331 дорожной камеры для оценки выбросов от транспортных средств. Этот метод расширяет возможности городского анализа.
Что было объявлено
Исследователи из лаборатории Senseable City Lab Массачусетского технологического института (MIT) опубликовали исследование, посвященное загрязнению городской среды в Нью-Йорке. С помощью машинного обучения они обработали изображения с 331 дорожной камеры, чтобы определить типы транспортных средств и оценить их выбросы. Такой подход обеспечивает высокоточный мониторинг городских выбросов, предоставляя данные, которые могут помочь урбанистам.
Ограничения и доступность
Хотя исследование демонстрирует потенциал визуального искусственного интеллекта, оно подчеркивает важные опасения по поводу конфиденциальности и справедливости с учетом масштаба сбора данных. Исследователи обращают внимание на необходимость осторожного обращения с цифровыми изображениями как с данными, отмечая новые возможности для урбанистического анализа, которые, тем не менее, сопряжены с этическими вопросами.
Первоисточник
В этом отчете кратко изложен материал указанного ниже источника. Аналитика приводится отдельно; заявления о продуктах и исследованиях атрибутируются их авторам.
Читать оригинал на сайте MIT