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机器学习能终结中国的雾霾吗?│案例研究

[日期:2016-04-05] 来源:麻省理工科技评论  作者: [字体: ]

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  站在北京的大街上,严重的雾霾有时候让人难以发现IBM中国总部,尽管这是一座有着极具特色的波浪形外观的高耸的建筑,同时巨大的公司标识就位于建筑物的顶端。

  但是离这里不远的一个地方,在这个国家首都的东北部,IBM的电脑科学家们正使用人工智能技术,来实现更加有效地管理与控制中国如此严重且持久的环境污染问题。

  这些预测能为政府提供决策支持,避免最糟糕的情况出现。这些决策包括,关停一些特定的工厂,或者限制上路的汽车数量。

  在去年11月份,当麻省理工科技评论的记者探访IBM中国研究院的那天,空气尤其的差。寒冷的天气增加了电力的需求,城市周围的煤电站不得不增加其发电量。这一点,与已经有些司空见惯的交通拥堵交织在一起,引发了让人感受到肺疼的雾霾。

  空气污染是根据每平方米微小颗粒的数量来衡量的。对于一个发达的城市,世界卫生组织建议这一数值不应该超过25。而在我采访的当天,这一数值几乎达到了250。

  这个用来预测污染物的扩散的系统被称为绿色地平线(Green Horizon)。但是对于供暖的需求似乎压倒了这些引发疾病的因素。

  北京利用来自遍布城市中的污染物传感器提供的数据,通过对天气,风向和特定污染源建模,来预测不同区域的污染情况。通过机器学习技术,可以将之前的监测数据用于预测结果的优化。IBM中国研究院院长沈晓卫说,我们可以综合这些因素,来进行新的预测。

  沈院长还说,“所有人都在谈论大数据,但是我们都清楚,我们开发的传统IT技术还不足以处理所有的大数据。”

  项目的负责人,同时也是IBM中国研究院杰出工程师的董进说,IBM通过运行复杂的程序来模拟因不同污染级别而关停工厂所带来的经济影响,而这些决策是由多个政府部门作出的。

  中国政府或许需要在能源生产方面作出一些艰难的决定,以缓和因为环境污染而引起的短期的身体健康问题与长期的气候影响。作为一个从2008年北京奥运会之后就在研究北京环境污染问题的学者,麻省理工学院城市研究和计划学院助理教授,兼城市信息管理实验室主任莎拉·威廉姆斯(SarahWilliams)认为,IBM的这个项目十分有价值,特别是如果这个项目能够向中国政府展示关停工厂等短期手段的局限性,以及实施更为广泛的环境法规的必要性。

  “除非政府真正地使用这些数据与可视化数据进行改变,否则政府将不会得到什么收益。” 威廉姆斯说。

  IBM的模型系统正用于另外两个、具有严重环境污染问题的中国城市:保定和张家口。与此同时,在印度的德里,由IBM创造的的技术被用于研究交通与环境污染之间的关系,南非的约翰内斯堡则用这些手段评价来控制空气污染措施的有效性。

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