AirVisualは、政府および非政府機関のモニターからのデータを報告する。 すべてのデータは、AirVisualクラウドベースの人工知能（AI）システムによって常時監視・検証されており、何十億もの空気品質データポイントとパターン認識を使って、不適切と思われるものにフラグを立てる。

政府監視局

政府のモニタリングステーションは通常、高コストの "基準モニター "である。 これらは一般に、最も正確で信頼性の高い大気質測定データ源と考えられている。 しかし、政府のセンサーは時として問題に直面し、突然の高い汚染測定値など、不正確なデータを報告することがある。 その理由としては、一時的なメンテナンス期間や不具合、あるいはセンサー付近の一時的な超局所的発光源などが考えられる。

そのため、AirVisualシステムは、すべての政府センサーデータを、公開前にデータ検証システムに通す。 この検証プロセスの一例として、AirVisualのクラウドベースのシステムが、あるステーションから発表された潜在的な異常（例えば、ある時間から次の時間にかけてPM2.5が10ug/m3から100ug/m3へと突然急上昇した場合）を発見した場合、そのデータが代表的なものなのか、それとも異常なのかを検証するために、近隣の他の測定データと照合する。 また、過去のパターンや天候などのパラメータとも照合する。 クロスチェックの結果に基づいて、価値が公表されるか、あるいはそれに応じてディスカウントされる。

非政府監視局

その他のセンサーも、上述の検証プロセスに加え、データ校正・補正プロセスの対象となる。

この校正システムは、温度や湿度などの近隣条件を考慮し、環境条件に基づいたデータ校正アルゴリズムを適用する。 例えば、湿度が高い場合、低コストのセンサーがPM2.5のレベルを過剰に報告する可能性がある。 そのため、この校正・補正アルゴリズムでは、地域の過去のパターンに加え、地域の湿度レベルやその他の環境パラメータを考慮し、それに応じてPM2.5の測定値を調整する。

調整レベルは、人工知能と機械学習に基づいて構築されたクラウドベースのシステムによって決定される。 AirVisualシステムは 、基準センサー、AirVisualセンサー、気象データ、衛星画像からの汚染組成から、 何十億もの世界の大気質データポイントを集約してきた長年の経験から学習する 。

ステーションに問題があると思われる場合

最終的にAirVisualプラットフォームで公開されるデータはすべて、厳格なチェックプロセスを経ている。 長年にわたり、AirVisualは、可能な限り最高のデータ精度と信頼性を確保するために、最先端の大気質データ検証システムを構築してきました。 しかし、データがまだ疑わしい場合、AirVisualは、ユーザーがステーションの潜在的な問題を報告する可能性を提供します。 これにより、システムからのデータとコミュニティからのデータの二重の検証が保証される。