Недостатки и недочеты
Несмотря на то, что методы машинного обучения (МО) обладают значительными преимуществами по сравнению с методами, используемыми человеком при обнаружении загрязнения земель, они также имеют определенные недостатки, которые необходимо тщательно учитывать. Понимание этих ограничений имеет решающее значение для разработки надежных и эффективных систем обнаружения загрязнения и устранения потенциальных проблем. Ниже приведены некоторые из недостатков МО в обнаружении загрязнения земель:
Качество и доступность данных: проблемы с получением высококачественных и достаточных данных для обучения моделям МО могут препятствовать их эффективности [17].
Интерпретируемость моделей: модели МО, особенно с глубоким обучением, часто не поддаются интерпретации, что затрудняет понимание того, как они принимают решения [17].
Предубеждение и справедливость: модели МО могут увековечить предвзятость, присутствующую в данных обучения, что потенциально может привести к несправедливым или дискриминационным результатам.
Сложность вычислений и требования к ресурсам: некоторые алгоритмы МО требуют больших вычислительных затрат и требуют значительных ресурсов для обучения и внедрения [17].
Человеческий опыт и суждения: методам МО может не хватать тонкого понимания нюансов и контекстуальных знаний, которыми обладают эксперты - люди при интерпретации экологических данных [17].
Признавая и смягчая эти ограничения, мы можем использовать возможности МО для разработки надежных и эффективных систем обнаружения загрязнения, которые способствуют экологической устойчивости и охране здоровья населения.
Заключение
Машинное обучение обладает огромным потенциалом для революционного выявления загрязнения земель и борьбы с ним, позволяя принимать решения на основе данных и разрабатывать стратегии активного вмешательства. Однако решение проблем, связанных с качеством данных, интерпретируемостью моделей и масштабируемостью, имеет решающее значение для реализации всех преимуществ МО в экологических приложениях. Для совершенствования методов МО и содействия их интеграции в практику экологического мониторинга и управления окружающей средой необходимы постоянные исследования и междисциплинарное сотрудничество.
В области обнаружения загрязнения земель интеграция методов машинного обучения представляет собой многообещающий способ революционизировать практику экологического мониторинга. На протяжении всего этого обзора мы изучали преимущества МО перед решениями человека, вникая в его потенциал повышения точности, эффективности, масштабируемости и возможностей мониторинга в режиме реального времени. Однако, наряду с этими преимуществами, важно признать недостатки и проблемы, связанные с подходами, основанными на МО.
Точность моделей МО при обнаружении загрязнения земель не имеет себе равных, они используют огромные объемы данных для получения надежных и последовательных результатов. Автоматизируя обработку и анализ данных, методы МО упрощают работу по обнаружению, позволяя быстро выявлять очаги загрязнения и своевременно принимать меры. Кроме того, масштабируемость алгоритмов МО позволяет осуществлять всесторонний мониторинг тенденций загрязнения в различных географических регионах и временных масштабах, предоставляя бесценную информацию о динамике загрязнения окружающей среды.
Возможности мониторинга в режиме реального времени, предоставляемые системами на базе МО, особенно важны для раннего обнаружения инцидентов, связанных с загрязнением, и разработки стратегий оперативного реагирования. Благодаря интеграции сенсорных сетей, спутниковых снимков и других источников данных алгоритмы МО могут анализировать потоковые данные для выявления аномалий и отклонений от базовых уровней загрязнения. Такой упреждающий подход к обнаружению загрязнения снижает риск длительного ущерба окружающей среде и способствует принятию более эффективных мер по смягчению последствий загрязнения.
Однако, несмотря на эти преимущества, подходы, основанные на МО, также сталкиваются с проблемами, которые необходимо решить, чтобы максимально повысить их эффективность. Качество и доступность данных по- прежнему вызывают серьезные опасения, поскольку наборы экологических данных часто страдают от зашумленности, необъективности и неполноты. Интерпретируемость моделей - еще одна область, вызывающая озабоченность, поскольку модели МО, основанные на "черном ящике", могут быть непрозрачными, что затрудняет понимание того, как они принимают свои решения. Более того, искажения, присутствующие в обучающих данных, могут привести к несправедливым или дискриминационным результатам, что подчеркивает важность справедливости и подотчетности в системах обнаружения загрязнения, основанных на МО.
Преодоление этих проблем требует междисциплинарного сотрудничества и инноваций, когда заинтересованные стороны из академических кругов, промышленности и правительства работают сообща над разработкой надежных и этичных решений на основе МО. Решение проблем с качеством данных, внедрение мер прозрачности и подотчетности, а также обеспечение справедливости при принятии алгоритмических решений являются важными шагами на пути к созданию надежных систем обнаружения загрязнения.
Повышение интерпретируемости моделей машинного обучения имеет решающее значение для укрепления доверия к их результатам. В будущих исследованиях приоритетное внимание должно быть уделено разработке понятных методов искусственного интеллекта, которые дают представление о процессе принятия решений с помощью алгоритмов машинного обучения, позволяя заинтересованным сторонам более эффективно понимать и интерпретировать предсказания моделей.
В заключение, несмотря на то что машинное обучение дает значительные преимущества по сравнению с решимостью человека в обнаружении загрязнения земель, важно осознавать связанные с этим проблемы и решать их. Используя сильные стороны методов МО и устраняя их ограничения, мы можем разрабатывать более точные, эффективные и масштабируемые системы обнаружения загрязнений, которые способствуют экологической устойчивости и здоровью населения.
Благодаря постоянным исследованиям, сотрудничеству и инновациям мы можем использовать весь потенциал машинного обучения для решения сложных проблем, связанных с загрязнением земель, и проложить путь к более устойчивому будущему.
Список литературы
1. Thessen, A. Adoption of Machine Learning Techniques in Ecology and Earth Science // One Ecosystem. 2016. С. 38.
2. Land Pollution: Causes, Effects and Prevention // Texas Disposal Systems, официальный сайт [Электронный ресурс]. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s13199-021-00778-0 (Дата обращения: 03.04.2024).
3. Goyal P., Gulia S., Goyal S.K. Identification of air pollution hotspots in urban areas - An innovative approach using monitored concentrations data // Science of the Total Environment. 2021. Т. 798.
4. Wu, J., & Zhao, F. Machine learning: An effective technical method for future use in assessing the effectiveness of phosphorus-dissolving microbial agroremediation // Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. 2023. С. 1-11.
5. Cunningham P., Cord M., Delany S.J. Supervised learning // Machine learning techniques for multimedia: case studies on organization and retrieval. - Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008. С. 21-49.
6. Ghahramani Z. Unsupervised learning // Summer school on machine learning. - Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2003. С. 72-112.
7. Abdulrahman M. L. et al. A review on deep learning with focus on deep recurrent neural network for electricity forecasting in residential building // Procedia Computer Science. 2021. Т. 193. С. 141-154.
8. Dong X. et al. A survey on ensemble learning // Frontiers of Computer Science. 2020. Т. 14. С. 241-258.
9. Zhang J. Multi-source remote sensing data fusion: status and trends // International Journal of Image and Data Fusion. 2010. №. 1. С. 5-24.
10. Xu F. et al. Explainable AI: A brief survey on history, research areas, approaches and challenges // Natural Language Processing and Chinese Computing: 8th CCF International Conference, NLPCC 2019, Dunhuang, China, October 9-14, 2019, Proceedings, Part II 8. - Springer International Publishing, 2019. С. 563-574.
11. Sharma V. et al. Application of geographic information system and remote sensing in heavy metal assessment // Heavy Metals in the Environment: Impact, Assessment, and Remediation. 2020. С. 191-204.
12. Peng Z. et al. Application of machine learning in atmospheric pollution research: A state-of-art review // Science of the Total Environment. 2024. Т. 910.
13. Liu X. et al. Data-Driven Machine Learning in Environmental Pollution: Gains and Problems // Environmental Science and Technology. 2022. С. 2124-2133.
14. Kalra A. et al. Machine learning for automation of radiology protocols for quality and efficiency improvement // Journal of the American College of Radiology. 2020. Т. 17. № 9. С. 1149-1158.
15. Wang M. et al. A survey on large-scale machine learning //I E E E Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2020. Т. 34. № 6. C. 2574-2594.
16. Li Z. et al. Machine learning seismic wave discrimination: Application to earthquake early warning // Geophysical Research Letters. 2018. Т. 45. № 10. C. 4773-4779.
17. Moshayedi A.J. et al. Deep learning application pros and cons over algorithm deep learning application pros and cons over algorithm // EAI Endorsed Transactions on AI and Robotics. 2022. Т. 1. № 1.