Application of AI and IoT technologies to control air pollution in smart cities
Notice bibliographique
Résumé
As smart cities are developing worldwide, so is the concern of air pollution there. It is increasingly becoming a hot topic of concern worldwide. According to the 2023 World Air Quality Report published by IQAir, a Swiss-based air quality technology company, Bangladesh was on the top of the list of PM2.5 concentration (μg/m³) for countries, regions, and territories in descending order followed by Pakistan and India. Not only in smart cities but also in many metro cities, the air quality index (AQI) is reducing every day. Major contributors to this declining AQI include vehicle fuel emissions, fuel oil, fumes from process industries, chemical products, and many others. Today’s AI and IoT technologies however have the potential to provide solutions to many real-life problems including the problem of monitoring and controlling air pollution. AI and IOT help to control air pollution by monitoring AQI, sensors, and remote sensing. It can collect real-time data from multiple locations, which is then analyzed to identify the sources of air pollution. IOT makes monitoring easier and access to that information should be affordable to all. IoT and AI also help to detect toxic substances and fumes that may contain carbon monoxide, ozone, nitrogen dioxide, sulphur dioxide, and other toxic gases. This paper underlines the burning issue of air pollution worldwide with a focus on the smart cities of the future. Citing a few recent developments in AI and IOT technologies, it advocates that monitoring AQI, application sensors, and remote sensing can effectively contribute to ensuring quality air in future smart cities. Examples of application of these technologies in a few metro cities have also been quoted along with the scope of future research in these areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».