दिल्ली और आई. आई. टी. कानपुर वास्तविक समय के आंकड़ों का उपयोग करके प्रदूषण स्रोतों को लक्षित करने के लिए एक ए. आई. प्रणाली बना रहे हैं। Delhi and IIT Kanpur are creating an AI system to target pollution sources using real-time data.

दिल्ली सरकार वाहनों, निर्माण धूल, उद्योगों और बायोमास जलाने जैसे स्रोतों की पहचान करने के लिए वास्तविक समय संवेदक और उपग्रह डेटा का उपयोग करते हुए हाइपरलोकल प्रदूषण नियंत्रण के लिए एक एआई-संचालित प्रणाली विकसित करने के लिए आईआईटी कानपुर के साथ साझेदारी कर रही है। The Delhi government is partnering with IIT Kanpur to develop an AI-powered system for hyperlocal pollution control, using real-time sensor and satellite data to identify sources like vehicles, construction dust, industries, and biomass burning. इस विज्ञान-आधारित दृष्टिकोण का उद्देश्य शहर भर के औसत को चार मोर्चों पर लक्षित, डेटा-संचालित हस्तक्षेपों के साथ बदलना हैः वाहन, धूल, उद्योग और अपशिष्ट। This science-based approach aims to replace citywide averages with targeted, data-driven interventions across four fronts: vehicles, dust, industries, and waste. प्रवर्तन कार्रवाइयों में सड़क की सफाई, धुंध-रोधी बंदूक का उपयोग, कचरा हटाना, यातायात चालान और ट्रक का रास्ता बदलना शामिल हैं। Enforcement actions include road sweeping, anti-smog gun use, waste removal, traffic challans, and truck rerouting. एक साझा डेटा प्लेटफॉर्म कई एजेंसियों का समन्वय करेगा, जिसमें अंतिम कार्यान्वयन विवरण औपचारिक चर्चा के लिए लंबित होगा। A shared data platform will coordinate multiple agencies, with final implementation details pending formal discussions.