科学家们正在使用人工智能来追踪煤炭列车灰尘

这篇文章最初发表在《黑暗》上。

在加利福尼亚州瓦列霍的一个倾斜的后院里，尼古拉斯·斯帕达调整了一个看起来像是三脚架、公文包和风向标的混合体的设备。这台光滑的机器现在位于一个风化的凉亭和一个装满阳光漂白木材的爪脚浴缸附近，用于像这样不显眼的地方，在那里它可以收集当地空气质量的长期信息。

斯帕达是加州大学戴维斯分校的气溶胶科学家和工程师，他最初为里士满以南约16英里处的一个项目设计了这台机器。在六个月的时间里，研究人员将包括摄像头、空气传感器、气象站和人工智能处理器在内的设备对准了通过城市运输煤炭的铁轨，并训练了一个人工智能模型来识别火车并记录它们如何影响空气质量。现在，斯帕达正在瓦列霍寻找传感器的潜在位置，在那里他与关心空气质量的居民合作。

里士满的项目是斯帕达第一个使用人工智能的项目。相应的论文发表于2023年3月，当时人们对人工智能的兴趣和担忧正在激增。技术领导者对人工智能取代人类智能的潜力表示担忧；批评者质疑该技术的潜在偏见和公共数据的收集；许多研究和文章指出，为其算法处理数据会导致大量能源消耗和温室气体排放。

但随着担忧加剧，科学对人工智能潜在用途的兴趣也在增加——包括在环境监测方面。从2017年到2021年，每年发表的关于人工智能和空气污染的研究数量从50项跃升至505项。发表在《公共卫生前沿》杂志上的一项分析将其部分归因于人工智能在更多科学领域的上升。据Spada等研究人员称，应用人工智能工具可以增强长期遭受污染但几乎没有数据明确证明其直接来源的当地人的能力。

在里士满，深度学习技术——一种机器学习——让科学家能够全天候远程识别和记录火车，而不是依赖传统的面对面观察方法。该团队的数据显示，在经过城市时，满载煤炭的火车显著增加了环境PM2.5。PM2.5是一种颗粒物，与呼吸系统和心血管疾病以及过早死亡有关。即使是短期接触PM2.5也会损害健康。

这篇论文的作者最初不确定这项技术是否适合他们的工作。“我不喜欢人工智能，”加州大学戴维斯分校的环境流行病学家、这篇论文的主要作者巴特·奥斯特罗说。“但这东西运行得非常好，没有它我们不可能做到。”

奥斯特罗说，该小组的结果可能有助于回答一个很少有研究人员研究过的问题：煤炭设施以及在它们之间行驶的火车如何影响城市地区的空气？

这个问题在附近的奥克兰尤其重要。近十年来，奥克兰一直在讨论一个拟建的煤炭出口码头。2016年，奥克兰通过了一项停止该项目的决议，一名法官裁定，该市没有充分证明运输煤炭会严重危害公众健康。奥斯特罗和斯帕达设计他们的研究，部分是为了提供与开发相关的数据。

“现在我们有了一项研究，为我们提供了新的证据，”洛拉·乔·福说，她是海湾地区的长期活动家，也是奥克兰无煤组织的成员，该组织是一个草根志愿者组织，旨在反对终端项目。

这些研究技术也可能被证明在海湾地区以外的地方有用。Foo说，基于人工智能的方法论可以被其他希望更好地了解当地污染的社区所采用。

“这真是惊天动地，”她说。

在美国，大约70%的煤炭通过铁路运输，从几十个矿山转运到发电厂和运输码头。去年，拥有世界上最大煤炭供应的美国使用了大约5.13亿吨煤炭，并向印度和荷兰等国出口了大约8500万吨。

在美国燃烧煤炭或运往海外之前，煤炭是通过敞篷火车运输的，这种火车会在大风和火车在铁轨上加速时释放滚滚的灰尘。