Jak sztuczna inteligencja może zwalczać zanieczyszczenie powietrza w Chinach?

IBM testuje nowy sposób na złagodzenie duszącego zanieczyszczenia powietrza w Pekinie za pomocą sztucznej inteligencji. Stolica Chin, podobnie jak wiele innych miast w całym kraju, otoczona jest fabrykami, z których wiele jest opalanych węglem, które emitują szkodliwe cząstki. Ale poziomy zanieczyszczenia mogą się różnić w zależności od takich czynników, jak działalność przemysłowa, natężenie ruchu i warunki pogodowe.

Kobieta w masce na twarz idzie ulicą w Pekinie 16 stycznia 2014 roku.

Badacze IBM testują system komputerowy, który może nauczyć się przewidywać stopień zanieczyszczenia powietrza w różnych częściach miasta z kilkudniowym wyprzedzeniem, łącząc duże ilości danych z kilku różnych modeli — niezwykle złożone wyzwanie obliczeniowe. System mógłby ostatecznie zaproponować konkretne zalecenia dotyczące zmniejszenia zanieczyszczenia do akceptowalnego poziomu — na przykład poprzez zamknięcie niektórych fabryk lub tymczasowe ograniczenie liczby kierowców na drogach. Porównywalny system jest również opracowywany dla miasta w prowincji Hebei, mocno dotkniętym obszarze na północy kraju.

Zbudowaliśmy prototypowy system, który jest w stanie generować prognozy jakości powietrza w wysokiej rozdzielczości z 72-godzinnym wyprzedzeniem, mówi Xiaowei Shen, dyrektor IBM Research Chiny . Nasi badacze obecnie rozszerzają możliwości systemu, aby zapewnić średnio- i długoterminowe (do 10 dni naprzód), a także śledzenie źródeł zanieczyszczeń, analizę scenariuszy „co jeśli” i wspomaganie decyzji w zakresie działań ograniczających emisję.

Projekt, nazwany Green Horizon, jest przykładem tego, jak szeroko IBM ma nadzieję zastosować swoje badania nad wykorzystaniem zaawansowanego uczenia maszynowego do wydobywania spostrzeżeń z ogromnych ilości danych — coś, co firma nazywa przetwarzaniem kognitywnym. Projekt zwraca również uwagę na zastosowanie technologii, którą IBM chciałby eksportować do innych krajów, w których zanieczyszczenie jest coraz większym problemem.

IBM obecnie promuje sztuczną inteligencję w wielu różnych branżach, od opieki zdrowotnej po konsulting. Wysiłek w zakresie obliczeń kognitywnych obejmuje przetwarzanie języka naturalnego i techniki statystyczne pierwotnie opracowane dla systemu komputerowego Watson, który konkurował w teleturnieju Niebezpieczeństwo! , a także wiele innych podejść do uczenia maszynowego (zobacz Dlaczego IBM kupił miliony obrazów medycznych i IBM Pushes Deep Learning with a Watson Upgrade ).

Przewidywanie zanieczyszczenia jest trudne. IBM korzysta z danych dostarczonych przez Biuro Ochrony Środowiska w Pekinie w celu udoskonalenia swoich modeli, a Shen twierdzi, że przewidywania mają rozdzielczość kilometra i są o 30 procent dokładniejsze niż te uzyskane za pomocą konwencjonalnych metod. Twierdzi, że system wykorzystuje adaptacyjne uczenie maszynowe, aby określić najlepszą kombinację używanych modeli.

Według badanie prowadzone przez naukowców z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley. Jest to również ważny temat debaty publicznej i politycznej.

Chiny zobowiązały się do poprawy jakości powietrza o 10% do 2017 r. poprzez plan działania dotyczący zapobiegania i kontroli zanieczyszczeń powietrza. W kwietniu tego roku analiza 360 chińskich miast przeprowadzona przez organizację charytatywną Greenpeace East Asia z siedzibą w Pekinie wykazała, że ​​w 351 z nich poziom zanieczyszczenia przekraczał własne standardy jakości powietrza w Chinach, chociaż poziom ten poprawił się od okresu 12 miesięcy wcześniej. Zmierzony średni poziom pyłów zawieszonych w powietrzu był ponad dwuipółkrotnie wyższy od limitu Zalecana przez Światową Organizację Zdrowia.

ukryć