Recent onderzoek suggereert dat hartaanvallen, herseninfarct, en astma-aanvallen nemen allemaal toe met toenemende luchtvervuiling in onze steden, en natuurlijk de bredere problemen voor het milieu en de mens, dier, en het plantenleven worden bij elke studie beter begrepen. Nutsvoorzieningen, wetenschap gepubliceerd in de International Journal of Computational Intelligence Studies suggereert dat big data van Internet of Things-apparaten nuttig kunnen zijn bij het voorspellen van luchtverontreinigingsincidenten. Vooraf weten wanneer zich problemen kunnen voordoen, zou enige hoop kunnen bieden om de nadelige effecten te verminderen of op zijn minst kwetsbare mensen vooraf te waarschuwen voor mogelijke bedreigingen voor hun gezondheid.

De studie, geschreven door Safae Sossi Alaoui, Brahim Aksasse, en Yousef Farhaoui van de afdeling Computerwetenschappen aan de Moulay Ismail University in Errachidia, Marokko, biedt hoop op het voorspellen van stijgende niveaus van enkele van de meest ernstige vervuilende verbindingen die alomtegenwoordig zijn in het milieu, maar sterk fluctueren, afhankelijk van menselijke activiteit, namelijk stikstofoxiden, zwaveldioxide, koolmonoxide, en ozon.

Er zijn miljoenen, zo niet miljarden verbonden apparaten die we onder de overkoepelende term Internet of Things zouden kunnen plaatsen, ivd, deze omvatten de altijd aanwezige smartphone, vervuilingsmonitors langs de weg, ingebedde sensoren, actuatoren, en zelfs draagbare apparaten die allemaal verschillende soorten gegevens kunnen verzamelen en uitwisselen.

Het team heeft gewerkt met een Amerikaanse vervuilingsdataset en Spark-technologie op het Databricks-platform gebruikt om een ​​nauwkeurig model te bouwen dat goede voorspellingen kan doen over de luchtkwaliteit. Dit zou kunnen worden gebruikt om ons begrip van de negatieve effecten van luchtvervuiling op ons leven te helpen verbeteren en misschien te helpen bij het concentreren van inspanningen om te voorkomen, controle, en de vervuiling sneller dan ooit tevoren te verminderen.