AI预警污染！飞桨“绿科技”闪耀全国计算力学研讨会

人工智能

2022-11-03 22:10:36

飞桨 AI4S 污染物扩散预测：用人工智能保护我们的环境

环境保护是当今社会面临的严峻挑战，污染物扩散尤为令人担忧。幸运的是，人工智能 (AI) 在这一领域正在发挥着至关重要的作用，飞桨 AI4S 污染物扩散快速预测模型就是一个很好的例子。

飞桨 AI4S 污染物扩散快速预测模型

飞桨 AI4S 污染物扩散快速预测模型利用飞桨深度学习平台的强大功能，提供快速准确的污染物扩散预测。它通过深度学习算法进行训练，利用大量数据对污染物在不同环境中的扩散模式进行学习。

模型优势

快速预测： 模型能够实时预测污染物扩散，为环境保护决策提供及时信息。
准确可靠： 经过大量数据训练和验证，模型的预测结果高度准确，可信度高。
适用性广： 适用于各种污染物扩散场景，包括工业排放、交通尾气和农业废弃物，为环境保护提供全面解决方案。

应用前景

飞桨 AI4S 污染物扩散快速预测模型在环境保护领域具有广泛的应用前景：

污染物排放监管： 监测和控制工业和交通部门的污染物排放，确保环境安全。
环境应急管理： 预测污染事件的扩散，帮助决策者迅速采取应急措施，最大限度地减少危害。
城市环境规划： 预测污染物在城市环境中的扩散，优化城市布局和交通规划，改善空气质量。

代码示例

import paddle
import paddle.nn as nn
import numpy as np

# 构建神经网络模型
class PollutionDiffusionModel(nn.Layer):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(PollutionDiffusionModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 64)
        self.fc3 = nn.Linear(64, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 数据准备
data = np.loadtxt('pollution_data.csv', delimiter=',')
X, y = data[:, :-1], data[:, -1]

# 训练模型
model = PollutionDiffusionModel(X.shape[1], y.shape[1])
optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters())
for epoch in range(100):
    loss = F.mse_loss(model(X), y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.clear_grad()

# 使用模型预测
new_data = np.array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]])
prediction = model(new_data).numpy()[0][0]
print('Predicted pollution diffusion: ', prediction)