Comme les super-héros capables de voir à travers les obstacles, les régulateurs environnementaux pourraient bientôt utiliser le pouvoir des yeux qui voient tout, qui peuvent identifier les contrevenants n’importe où temps, selon une nouvelle étude menée par l’Université de Stanford L’article, publié la semaine du 19 avril dans Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), montre comment l’intelligence artificielle combinée à l’imagerie satellitaire peut fournir une méthode peu coûteuse et évolutive pour localiser et surveiller des industries autrement difficiles à réglementer.

« Les fours à briques se sont multipliés à travers le Bangladesh pour approvisionner l’économie en croissance en matériaux de construction, ce qui rend très difficile pour les régulateurs de suivre le rythme des nouveaux fours qui sont construits », a déclaré Nina Brooks, co-auteur principal, associée postdoctorale au Institut de recherche sociale et d’innovation des données de l’Université du Minnesota qui a effectué la recherche alors qu’il était doctorant à Stanford

Alors que des recherches antérieures ont montré le potentiel d’utiliser l’apprentissage automatique et les observations par satellite pour la réglementation environnementale, la plupart des études se sont concentrées sur les pays riches disposant de données fiables sur les sites et les activités industriels. Pour explorer la faisabilité dans les pays en développement, la recherche menée par Stanford s’est concentrée sur le Bangladesh, où les régulateurs gouvernementaux ont du mal à localiser des fours à briques informels hautement polluants, sans parler de faire appliquer les règles.

Les briques sont essentielles au développement en Asie du Sud, en particulier dans les régions dépourvues d’autres matériaux de construction, et les fours qui les obligent à employer des millions de personnes Cependant, leur combustion du charbon très inefficace présente des risques majeurs pour la santé et l’environnement Au Bangladesh, les briqueteries sont responsables de 17% des émissions annuelles totales de dioxyde de carbone du pays et – à Dhaka, la ville la plus peuplée du pays – de la moitié des petites particules considérées comme particulièrement dangereuses pour les poumons humains. C’est un contributeur important à la pollution atmosphérique globale du pays, qui devrait réduire l’espérance de vie moyenne des Bangladais de près de deux ans.

« La pollution de l’air tue sept millions de personnes chaque année », a déclaré Stephen Luby, auteur principal de l’étude, professeur de maladies infectieuses à la Stanford’s School of Medicine. «Nous devons identifier les sources de cette pollution et réduire ces émissions »

Les régulateurs du gouvernement bangladais tentent de cartographier et de vérifier manuellement les emplacements des briqueteries à travers le pays, mais l’effort est incroyablement long et laborieux Il est également très inefficace en raison de la prolifération rapide des fours Les travaux risquent également de souffrir d’inexactitude et de biais, comme le font souvent les données gouvernementales dans les pays à faible revenu, selon les chercheurs.

Depuis 2016, Brooks, Luby et d’autres chercheurs de Stanford travaillent au Bangladesh pour localiser les fours, quantifier les effets néfastes des briqueteries sur la santé et fournir des informations publiques transparentes pour informer le changement politique Ils avaient développé une approche utilisant l’infrarouge pour sélectionner les fours à charbon à partir de données de télédétection. Bien que prometteuse, l’approche présentait de graves défauts, tels que l’incapacité de faire la distinction entre les fours et les terres agricoles piégeant la chaleur.

En collaboration avec des informaticiens et des ingénieurs de Stanford, ainsi qu’avec des scientifiques du Centre international de recherche sur les maladies diarrhéiques, au Bangladesh (icddr, b), l’équipe s’est tournée vers l’apprentissage automatique.

S’appuyant sur les applications passées de l’apprentissage en profondeur à la surveillance de l’environnement, et sur des efforts spécifiques pour utiliser l’apprentissage en profondeur pour identifier les briqueteries, ils ont développé un algorithme très précis qui non seulement identifie si les images contiennent des fours, mais apprend également à localiser les fours dans le image La méthode reconstruit les fours qui ont été fragmentés sur plusieurs images – un problème inhérent à l’imagerie satellite – et est capable d’identifier quand plusieurs fours sont contenus dans une seule image. Ils sont également capables de distinguer deux technologies de four – dont l’une est interdite – en fonction de la classification des formes.

L’approche a révélé que plus des trois quarts des fours au Bangladesh sont construits illégalement à moins d’un kilomètre (six dixièmes de mille) d’une école et que près de 10% se trouvent illégalement à proximité des établissements de santé. Il a également montré que le gouvernement sous-estime systématiquement les fours par rapport à la réglementation et – selon les résultats de la classification des formes – surévalue le pourcentage de fours utilisant une technologie plus récente et plus propre par rapport à une approche plus ancienne et interdite. Les chercheurs ont également trouvé un plus grand nombre de fours enregistrés dans les districts adjacents aux districts interdits, ce qui suggère que les fours sont officiellement enregistrés dans les districts où ils sont légaux mais construits au-delà des frontières des districts.

Les chercheurs s’efforcent d’améliorer les limites de l’approche en développant des moyens d’utiliser des images à basse résolution et d’étendre leur travail à d’autres régions où les briques sont construites de la même manière. Bien faire les choses pourrait faire une grande différence Au Bangladesh seulement, presque tout le monde vit à moins de 10 kilomètres (62 miles) d’un four à briques, et plus de 18 millions – soit plus du double de la population de New York – vivent à moins d’un kilomètre (6 mile), selon les estimations des chercheurs

« Nous espérons que notre approche générale pourra permettre une réglementation et des politiques plus efficaces pour obtenir de meilleurs résultats en matière de santé et d’environnement à l’avenir », a déclaré le co-auteur principal Jihyeon Lee, chercheur au laboratoire de développement durable et d’intelligence artificielle de Stanford.

Luby est également chercheur principal au Stanford Woods Institute for the Environment et au Freeman Spogli Institute for International Studies et membre de Stanford Bio-X et du Stanford Maternal & Child Health Research Institute Les co-auteurs de l’étude comprennent également Fahim Tajwar, un étudiant de premier cycle en informatique; Marshall Burke, professeur agrégé de science du système terrestre à la Stanford’s School of Earth, Energy & Environmental Sciences (Stanford Earth), senior fellow au Freeman Spogli Institute for International Studies, au Stanford Woods Institute for the Environment et au Stanford Institute pour la recherche sur les politiques économiques; Stefano Ermon, professeur adjoint d’informatique à la Stanford’s School of Engineering et chercheur de centre au Stanford Woods Institute for the Environment; David Lobell, Gloria et Richard Kushel, directeur du Centre sur la sécurité alimentaire et l’environnement, professeur de science du système terrestre; le William Wrigley Senior Fellow au Stanford Woods Institute for the Environment et un Senior fellow au Freeman Spogli Institute for International Studies et au Stanford Institute for Economic Policy Research; et Debashish Biswas, chercheur adjoint au Centre international de recherche sur les maladies diarrhéiques, Bangladesh (icddr, b)

La recherche a été financée par le Stanford King Center for Global Development, le Stanford Woods Institute for the Environment et la National Science Foundation

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Recherche, intelligence artificielle, apprentissage automatique

Actualités – GB – Des chercheurs de Stanford utilisent l’IA pour autonomiser les régulateurs environnementaux
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– Les chercheurs de Les chercheurs de Stanford utilisent l’IA pour responsabiliser les régulateurs environnementaux

Source: https://www.eurekalert.org/pub_releases/2021-04/su-sru041621.php

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