31、预测室内空气质量：将物联网与人工智能集成

预测室内空气质量：将物联网与人工智能集成

1. 引言

空气污染是现代社会面临的重大挑战之一，尤其对室内空气质量（IAQ）的关注日益增加。室内空气质量对人类健康和福祉有着深远的影响，特别是对那些大部分时间待在室内的群体，如残疾人、老年人、婴儿和女性。研究表明，室内空气污染（IAP）与多种慢性健康问题密切相关，如呼吸系统疾病、哮喘发作、肺癌、心血管疾病和癌症。每年全球有约320万人因空气质量差而过早死亡。为了有效应对这一问题，预测室内空气质量污染物浓度显得尤为重要。如果人们能够预先了解污染物浓度的变化，可以采取预防措施，减少健康风险。

2. 人工智能：概述

人工智能（AI）最早在1956年由约翰·麦卡锡引入，最初被定义为科学和工程的一个分支，旨在开发智能机器，特别是智能计算机程序。AI的核心目标是利用计算机的能力来理解和模拟人类智能。AI不仅限于生物学上可观察的系统，还可以应用于各种现实世界场景。AI的主要子领域包括：

• 机器学习 ：通过利用过去的经验和学习，使机器能够做出决策和推断。机器学习算法在数据科学中被广泛用于做出关键决策。
• 深度学习 ：机器通过多个层次处理信息或数据输入，以准确预测和分类结果。深度学习算法使用历史数据进行深入分析。
• 神经网络 ：模仿人脑中神经元的活动，用于现代分类和预测问题。
• 自然语言处理 ：使机器能够阅读、理解和解释人类语言，建立坚固的人机互动。
• 计算机视觉