Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Greener Nights: Exploring AI-Driven Solutions for Light Pollution Management

論文の概要: Towards Greener Nights: Exploring AI-Driven Solutions for Light Pollution Management

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09453v1
Date: Mon, 15 Apr 2024 04:41:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-16 13:29:14.440255
Title: Towards Greener Nights: Exploring AI-Driven Solutions for Light Pollution Management
Title（参考訳）: Greener Nightsに向けて - 光汚染管理のためのAI駆動ソリューションを探る
Authors: Paras Varshney, Niral Desai, Uzair Ahmed,
Abstract要約: 我々は,様々な場所や時間で観測される空の輝きの程度を推定できる予測モデルを開発することを目的とする。本研究は、証拠に基づく介入を通知し、責任ある屋外照明の実践を促進することを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0650780147044159
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This research endeavors to address the pervasive issue of light pollution through an interdisciplinary approach, leveraging data science and machine learning techniques. By analyzing extensive datasets and research findings, we aim to develop predictive models capable of estimating the degree of sky glow observed in various locations and times. Our research seeks to inform evidence-based interventions and promote responsible outdoor lighting practices to mitigate the adverse impacts of light pollution on ecosystems, energy consumption, and human well-being.
Abstract（参考訳）: この研究は、データサイエンスと機械学習技術を活用した学際的なアプローチを通じて、光汚染の広範にわたる問題に対処する試みである。広範囲なデータセットと研究結果を分析し,様々な場所や時間で観測される空の輝きの程度を推定できる予測モデルを開発することを目的とする。我々の研究は、エビデンスに基づく介入を通知し、光汚染が生態系、エネルギー消費、そして人間の健康に与える影響を軽減するために、責任ある屋外照明の実践を促進することを目指している。

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