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Il machine learning può aiutare a sollevare lo smog cinese?
Dalla strada, attraverso il pesante smog di Pechino, a volte può essere difficile distinguere il quartier generale cinese di IBM: un imponente edificio per uffici con un caratteristico stile architettonico ondulato e un grande logo aziendale in alto.
Ma a poca distanza, alla periferia nord-est della capitale, gli informatici IBM stanno usando l'intelligenza artificiale per sviluppare quello che pensano sarà un modo per gestire con maggiore successo il famigerato e cronico problema dell'inquinamento cinese.
Il team sta utilizzando modelli informatici complessi e l'apprendimento automatico per calcolare come si diffonderà l'inquinamento in tutta la città. I ricercatori possono ora produrre previsioni di inquinamento, con una risoluzione di un chilometro quadrato, fino a 10 giorni di anticipo.
Queste previsioni possono anche dire al governo come potrebbe agire per evitare gli scenari peggiori, ad esempio chiudendo alcune fabbriche o riducendo il numero di auto sulla strada.
quando Revisione della tecnologia del MIT ha visitato gli uffici di IBM Research–Cina lo scorso novembre l'aria era particolarmente pessima. Il freddo ha aumentato la domanda di elettricità, costringendo le vicine centrali a carbone ad aumentare la produzione. Questo, combinato con il solito caos del traffico, aveva prodotto uno smog davvero bruciante per i polmoni. L'inquinamento è misurato in termini di quantità di particolato fine per metro cubo. Per una città sviluppata, l'Organizzazione Mondiale della Sanità raccomanda che questa cifra non superi 25. Durante la mia visita, ha raggiunto quasi 250. Il sistema di modellizzazione, chiamato Green Horizon, veniva utilizzato per prevedere la diffusione dell'inquinamento; ma non era chiaro se il governo avesse deciso di limitare la produzione della fabbrica o il numero di auto in circolazione. La necessità di riscaldamento sembrava superare gli effetti negativi.
Una giornata di forte inquinamento a Pechino, 25 dicembre 2015.
Il progetto di Pechino, che utilizza i dati acquisiti dai sensori di inquinamento in tutta la città, prevede una modellizzazione complessa sia di specifiche fonti di inquinamento che del tempo e del movimento dell'aria per prevedere quanto sarà grave l'inquinamento nei diversi quartieri. Le letture precedenti vengono utilizzate per perfezionare le previsioni utilizzando un approccio noto come apprendimento automatico. Ciò consente di creare nuove previsioni da questi fattori combinati, afferma Xiaowei Shen , direttore di IBM Research–Cina.
Tutti parlano di big data, ma sappiamo tutti che le tradizionali tecnologie IT che abbiamo sviluppato non saranno sufficienti per gestire tutti i big data, afferma Xiaowei.
IBM esegue complesse simulazioni dell'impatto economico della chiusura delle fabbriche a causa dei livelli di inquinamento, afferma Jin Dong, un eminente ingegnere presso IBM Research–Cina e leader del progetto. Vari organi di governo prendono queste decisioni.
Il governo cinese potrebbe dover prendere alcune decisioni difficili in merito alla produzione di energia al fine di mitigare sia le conseguenze a breve termine sulla salute che gli effetti climatici a lungo termine dell'inquinamento atmosferico. Sara Williams , un assistente professore presso il Dipartimento di studi urbani e pianificazione del MIT e direttore del Civic Data Design Lab, che ha studiato il problema dell'inquinamento di Pechino durante le Olimpiadi del 2008, afferma che lo sforzo di IBM potrebbe essere molto prezioso se aiutasse a mostrare al governo cinese quanto sia limitato l'impatto sul particolato possono avere soluzioni a breve termine come mettere offline le fabbriche e quanto possa essere necessaria una regolamentazione ambientale più ampia.
A meno che il governo non utilizzi quei dati e la visualizzazione dei dati per attuare i cambiamenti, avrà scarsi benefici netti, afferma Williams.
Il sistema di modellazione di IBM viene utilizzato in altre due città cinesi con gravi problemi di inquinamento: Baoding e Zhangjiakou. Nel frattempo, la relativa tecnologia creata da IBM viene utilizzata per studiare la relazione tra traffico e inquinamento a Delhi, in India, e l'efficacia delle misure di controllo dell'inquinamento atmosferico a Johannesburg, in Sud Africa.