欧洲测试城市数字孪生系统以预测污染
据《塞浦路斯邮报》报道，在比利时布鲁塞尔以及马德里和布里斯托尔，MODELAIR项目正在测试基于人工智能的城市数字孪生系统。这些系统旨在帮助预测具体街道层面的空气污染。
该系统结合计算机建模、传感器数据和城市环境的三维模型，以形成实时空气质量图景。同一城市内不同街道的污染水平可能存在显著差异：污染物可能积聚在繁忙十字路口、高层建筑之间或学校附近。
针对具体街道的模型
MODELAIR项目于2023年启动，并获得欧盟资助，汇集了来自比利时、荷兰、瑞典和英国的研究人员。其目标是为城市当局提供更详细的数据，用于交通规划、地方监测和采取污染控制措施。
该团队使用AI智能体——持续整合传感器数据、天气预报和计算机模型的软件助手——来生成本地预测。该项目的部分方法已可通过开放应用程序ModelFLOWs-App获取。
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马德里理工大学教授索莱达·莱·克莱因切表示，数字孪生系统可以再现城市的一小片区域，并展示气流与高污染水平之间的关系。布鲁塞尔自由大学研究员亚历山德罗·帕伦特指出，AI智能体能够处理实验数据、生成预测并提出可能的应对方案。同时，这类建议应由科学家评估，而是否采用则应由政治人物决定。
在三个城市进行测试
在布鲁塞尔的伊克塞尔区，研究人员正准备测试一项实时决策工具。在马德里，这些模型将用于评估交通流组织方案。可借助数字孪生系统考虑的措施包括调整交通路线、为当地工业选择地点，以及在特定地点种植树木。
欧洲环境署估计，2023年，若将污染降至世界卫生组织建议的水平，可在27个欧盟国家避免18.2万人因暴露于细颗粒物而死亡、6.3万人因暴露于臭氧而死亡，以及3.4万人因暴露于二氧化氮而死亡。
