世界低层大气中的臭氧水平（我们气候的最低水平）现在可以提前14天精确测定，这比目前只需提前3天就能精确预测臭氧水平的框架有了惊人的改进。休士顿大学空气质量预测和建模实验室创建的新的人工智能框架可以促使改进的方法来控制高臭氧问题，甚至增加环境变化问题的答案。 臭氧，一种乏味的气体，在合适的地点和地点是有用的。作为世界平流层（＂臭氧层＂）的一部分，它通过过滤来自太阳的紫外线辐射来进行防护。然而，当有大量的臭氧接近地球表面时，它对肺和心脏是有害的。 ＂臭氧是一种可选的毒物，它会对人产生不良影响，＂博士生替补Alqamah Sayeed澄清说，他是崔的实验室的专家，也是这篇探索论文的主要创造者。开窍会提示咽喉不适、呼吸不便、哮喘，甚至对呼吸系统造成伤害。少数群体尤其缺乏防御能力，包括年轻人、老年人和经常生病的人。 臭氧水平已经成为每天气象预报的一个连续内容。尽管如此，与气候测量仪相比，臭氧水平的预测只比这次飞跃提前了几天，而气候测量仪的准确度可以达到14天。 在测量方面的巨大改进仅仅是这一新探索的一部分。另一个是团队的运作方式。一般的测定采用数学模型，这意味着勘探取决于环境中气体和液体的发展条件。 这些限制对崔和他的团队来说是很清楚的。数学上的相互作用是适度的，使得获得结果的成本很高，而且精度受到限制。＂在最初的三天之后，数学模型的精度开始下降。 探索小组利用了一项非常不幸的工作来培养人工智能的计算能力。一个不幸的工作有助于提高人工智能模型的规划选择，以他们的相关费用。在这项任务中，分析员利用了被称为IOA的理解文件，作为人工智能模型相对于普通不幸能力的不幸工作。IOA是一个数值关联的洞之间的什么是普遍预期和事情如何真正结束。因此，同事们将记录的臭氧信息添加到初步研究中，一步一步地完善项目的反应。数学模型和IOA的混合作为不幸的工作，最终使人工智能计算能够通过感知以前在类似情况下发生的情况，准确预测真实臭氧条件的结果。这与人类记忆的组装方式相似。 ＂想想一个小家伙，他看到桌上放着热茶，就试图联系它，却不知什么原因。孩子一接触杯子，他就知道杯子很烫，不应该直接接触。赛义德说：＂通过这段经历，孩子已经做好了心理准备。＂从极其基本的意义上讲，它与人工智能非常相似。你给输入，电脑给你收益。经过无数次的重复和修正，一段时间后，这个周期被细化，人工智能程序开始＂知道＂如何响应先前引入的条件。从本质上讲，人为的推理也创造了类似的结果，即年轻人学会了不要急于抢下一杯热茶。＂ 在实验室里，该小组利用了四到五年的臭氧信息，Sayeed将其描述为＂一个发展周期＂，鼓励人工智能框架感知臭氧状况并评估估计值，并在长期内得到改善。 崔先生是活动情节的主要发烧友，他说：＂运用深刻的理论来计算空气质量和气候，就像是在寻找神圣的目标，实际上就像在电影里一样。＂在实验室里，我们经历了几年的麻烦。有一个循环。我们终于找到了神圣的目标。这个框架是有效的。人工智能模型＂看到＂了如何估计。尽管工作时间很长，但不管怎么说，我仍然感到震惊，即使是今天。＂ 在实验室里取得的成就能够引发真正的帮助之前，在世界能够从披露中获利之前，许多商业步骤已经在前面了。 ＂如果你知道这种情况下未来的空气质量，你可以为当地做很多事情。这对这个星球来说是非常基本的。谁能肯定呢？也许我们可以找出一些方法来确定环境变化问题。未来可能会超过气候监测和臭氧估算。这有助于确保地球的安全。