Environmental Machine Learning & Predictive Modeling

Công cụ cần thiết:

• Historical air quality data (2018-2024)
• Meteorological data: temperature, humidity, wind
• Traffic volume và vehicle emission data
• TensorFlow/PyTorch frameworks
• Time series modeling libraries

Các bước thực hiện:

1. 1Collect và preprocess multi-source environmental data
2. 2Engineer features: lag variables, rolling averages, interaction terms
3. 3Design neural network architecture cho time series prediction
4. 4Train models với hyperparameter optimization
5. 5Validate performance using cross-validation và real-time testing
6. 6Deploy model với web interface cho public access

Kết quả mong đợi:

Air pollution prediction model với MAE <10 μg/m³ cho 24-hour forecasts

Công cụ cần thiết:

• Species occurrence data và habitat maps
• Human activity data: tourism, logging, agriculture
• Climate data và projections
• Reinforcement learning frameworks
• Conservation effectiveness metrics

Các bước thực hiện:

1. 1Model ecosystem dynamics và species population changes
2. 2Define conservation objectives và constraint functions
3. 3Implement reinforcement learning agent cho management decisions
4. 4Train agent using historical data và simulated scenarios
5. 5Optimize resource allocation across protected areas
6. 6Evaluate conservation outcomes using biodiversity metrics

Kết quả mong đợi:

Optimized conservation strategy improving biodiversity outcomes by 20-30%