The State-of-the-Art in Air Pollution Monitoring and Forecasting Systems using IoT, Big Data, and Machine Learning

要約

タイトル：IoT、ビッグデータ、機械学習を使用した大気汚染モニタリングと予測システムの最新動向

要約：

– 大気の質は、人々、植物、野生生物の生活の質と密接に関連しているため、持続的に監視・保全が必要である。
– 交通、産業、建設現場、発電機、花火、廃棄物の燃焼などが大気汚染の主な原因であるため、これらの源は安全かつ制御された方法で使用する必要がある。
– 伝統的なラボ分析や数マイルごとに大型かつ高価なモデルを設置する方法は効率的ではなくなっている。
– スマートデバイスが、大気データの収集と分析に必要である。
– 大気の質は、場所、交通、時間など様々な要因によって左右される。
– 最近の研究では、機械学習アルゴリズム、ビッグデータ技術、IoTを活用して、安定した効率的なモデルが提案されている。
– 本論文は、この分野の最近の研究を勉強し、まとめ、データソース、モニタリング、予測モデルに重点を置いている。
– 本論文の主な目的は、大気汚染モデルの様々な側面を改善するための研究の洞察力を提供することであり、また、様々な研究課題や課題にも光を当てている。

要約(オリジナル)

The quality of air is closely linked with the life quality of humans, plantations, and wildlife. It needs to be monitored and preserved continuously. Transportations, industries, construction sites, generators, fireworks, and waste burning have a major percentage in degrading the air quality. These sources are required to be used in a safe and controlled manner. Using traditional laboratory analysis or installing bulk and expensive models every few miles is no longer efficient. Smart devices are needed for collecting and analyzing air data. The quality of air depends on various factors, including location, traffic, and time. Recent researches are using machine learning algorithms, big data technologies, and the Internet of Things to propose a stable and efficient model for the stated purpose. This review paper focuses on studying and compiling recent research in this field and emphasizes the Data sources, Monitoring, and Forecasting models. The main objective of this paper is to provide the astuteness of the researches happening to improve the various aspects of air polluting models. Further, it casts light on the various research issues and challenges also.

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