Onderzoekers van de Tohoku University presenteren een baanbrekend onderzoek waarin kunstmatige intelligentie (AI) wordt ingezet om complexe milieu- en gezondheidsvraagstukken te ontrafelen. Hun benadering biedt frisse perspectieven op klassieke uitdagingen — van luchtvervuiling tot duurzame afvalverwerking — en belicht tegelijkertijd de obstakels die nog overwonnen moeten worden.
|
Artificial intelligence technology in environmental research and health: Development and prospects - PubMedAs the research in the environmental field continues to delve into deeper mechanisms, the traditional research paradigm has become inadequate. The introduction of artificial intelligence technology has provided a clear definition for the "green technology revolution". Compared with traditional metho … |
De vijf terreinen van verandering
De onderzoekers richten zich op vijf kerndomeinen waar AI het verschil kan maken:
- Watervervuiling en zuivering
- Luchtvervuiling
- Vast afvalbeheer
- Bodemherstel
- Milieugezondheid (de impact op mensen)
Dankzij machine learning kan AI selecteren welke materialen het meest geschikt zijn voor het verwijderen van verontreinigende stoffen, voorspellen welke processen het beste werken, en in realtime inschatten hoe vervuiling zich verspreidt — bijvoorbeeld hoe fijnstof zich over een regio uitbreidt of welke interacties schadelijk zijn voor de gezondheid.
Praktisch gezien zou AI kunnen helpen bij het optimaliseren van zuiveringsinstallaties, het ontwikkelen van nieuwe filters of korrels, en het in kaart brengen van risicogebieden voor de volksgezondheid — dingen die met traditionele methoden vaak te traag of te omslachtig zijn.
|
Artificial intelligence in sustainable development research - Nature SustainabilityArtificial intelligence (AI) holds significant potential to advance Sustainable Development Goals by enabling data-driven insights and optimizations. In this analysis, we review 792 articles that explore AI applications in Sustainable Development Goal-related research. |
Van potentie naar beleid
Het werk van de Japanse onderzoekers zou niet louter academisch moeten blijven. Zij pleiten voor een “Digital Catalysis Platform”: een gedeeld, multidisciplinair databank- en analysetool waarin domeinspecifieke kennis en wereldwijde waarnemingen samenkomen. Zo’n platform kan de toepassing van AI in milieubeheer op grote schaal ondersteunen.
Toch staan er uitdagingen in de weg. Er is vaak een tekort aan uitgebreide datasets — in veel regio’s zijn waarnemingen schaars of ongelijk verdeeld. Daardoor riskeren modellen “overfitting” (te sterk afgestemd op beperkte data) of falen ze buiten hun trainingsgebied.De onderzoekers willen daarom samenwerken met internationale instituten om data-standaarden te ontwikkelen en uitwisselingsplatformen te bouwen.
Context: Belofte én waarschuwing
Dit onderzoek past in een bredere tendens: steeds meer wetenschappers zien AI als een krachtige hefboom om duurzame ontwikkeling en gezondheid te bevorderen.
Tegelijkertijd waarschuwen anderen voor de keerzijde. AI-systemen en de bijbehorende infrastructuur (datacenters, elektriciteitsverbruik, e-afval) kunnen zelf aanzienlijke milieudruk veroorzaken. In gezondheidswetenschappen wordt AI steeds vaker ingezet voor ziektediagnose, voorspellingen en beleidsondersteuning — maar ook daar spelen ethische en datavraagstukken.
Naar een verantwoorde toepassing
De uitdaging is: hoe combineren we het beste van twee werelden? Hoe zorgen we dat AI onze planet helpt, in plaats van belast?De auteurs benadrukken dat AI niet zomaar een tovermiddel is, maar een krachtig instrument — als de data goed is, de modellen robuust, en het beleid doordacht. AI moet in dienst staan van duurzaamheid en gezondheid, met transparantie, gedeelde kennis en internationale samenwerking als hoekstenen.
