Este artigo como objetivo coletar algumas das descobertas e artigos recentes mais relevantes - particularmente em, mas não se limitando à inteligência artificial - e explicar por que eles são importantes.
Dificilmente se espera encontrar o aprendizado de máquina no domínio da regulamentação governamental, pelo menos porque se supõe que os reguladores federais estão desesperadamente atrasados quando se trata desse tipo de coisa. Portanto, pode surpreendê-lo que a Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos tenha feito parceria com pesquisadores de Stanford para eliminar algoritmicamente os violadores das regras ambientais .
Quando você vê o escopo do problema, faz sentido. As autoridades da EPA precisam processar milhões de licenças e observações relativas à conformidade com a Lei da Água Limpa, coisas como quantidades relatadas de poluentes de vários setores e relatórios independentes de laboratórios e equipes de campo. O processo projetado por Stanford classificou esses dados para isolar padrões como quais tipos de plantas, em quais áreas, tinham maior probabilidade de afetar quais dados demográficos. Por exemplo, o tratamento de águas residuais em periferias urbanas pode tender a subnotificar a poluição e colocar em risco as comunidades.
O próprio processo de reduzir a questão de conformidades para algo que pode ser analisado computacionalmente e comparado ajudou a esclarecer as prioridades da agência, mostrando que embora a técnica pudesse identificar mais titulares de licenças com pequenas violações, ela pode desviar a atenção dos tipos de licenças gerais que atuam como um folha de figueira para vários violadores grandes.
Outra grande fonte de desperdício e despesas é o processamento de sucata. Toneladas passam por centros de triagem e reciclagem, onde o trabalho ainda é feito principalmente por humanos e, como você pode imaginar, é um trabalho perigoso e enfadonho. A Eversteel é uma startup da Universidade de Tóquio que visa automatizar o processo de forma que uma grande parte do trabalho possa ser feito antes mesmo de os trabalhadores humanos entrarem em ação.
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