스페인 바르셀로나 슈퍼컴퓨팅센터인 국립슈퍼컴퓨팅센터(BSC-CNS)가 도시 지역의 대기오염에 대응하기 위해 인공지능(AI)을 활용한 획기적인 방법을 개발했다고 25일 에피통신 바르셀로나가 보도했다.

BSC-CNS의 과학자들은 기계 학습을 사용하여 대기질 지도를 얻었고 바르셀로나시의 대규모 데이터베이스를 기반으로 각 거리의 공기 오염 수준이 법적 한계를 초과할 가능성을 예측했다.

BSC-CNS 공기질 작업팀 책임자이자 연구의 주요 저자 중 한 명인 얀 마테우는 이 혁신적인 접근 방식의 목적은 시간당 이산화질소 농도 지도를 획득하여 도시 지역의 공기질 관리를 개선하는 것이라고 소개했다.

마테우 교수는 세계 인구의 99%가 호흡하는 공기가 세계보건기구(WHO)가 권장하는 오염 수준 한계치를 넘어섰으며 이는 인구가 집중된 도시 지역에서 더 심각하다고 지적했다.

대기 오염 문제를 완화하기 위해 과학자들은 도시 대기 오염 물질의 농도에 대한 신뢰할 수 있고 정확한 데이터를 보유하는 것이 중요하다고 여기고 있다.

이를 위해 BSC-CNS 연구원들은 이 새로운 방법을 개발했다.그들은 이미 연구 성과를 '지구 과학 모델 연구 개발' 저널에 발표했다.

이 새로운 방법은 CALIOPE-Urban 모델을 기반으로 한 연구 결과를 공식 대기질 모니터링 스테이션의 모니터링 데이터, 저비용 센서 활동 정보, 건물 밀도 관련 정보, 기상 변수 및 기타 지리 공간 데이터를 포함하는 대규모 도시 데이터베이스와 처음으로 결합했다.

CALIOPE-Urban은 스페인 고유의 모델로 대기 오염을 더 높은 정확도로 예측할 수 있다.

이를 바탕으로 전문가들은 기존 대기질 모니터링 시스템을 개선해야 하는 도시의 지역을 결정하여 대기 오염 감소 전략을 최적화하는 데 도움이 될 수 있다.

BSC-CNS의 알바로 클랴도 연구원은 "우리가 개발한 방법 덕분에 공공 관리 부서는 도시 지역의 대기질을 개선하기 위해 오염 통제 정책을 더 잘 설계하고 보완할 수 있을 것"이라고 말했다.

공기 오염은 인간의 건강을 위협하는 주요 환경 위험 요소이기 때문에 특히  중요하다.