Cómo la inteligencia artificial puede combatir la contaminación del aire en China

IBM está probando una nueva forma de aliviar la asfixiante contaminación del aire de Beijing con la ayuda de la inteligencia artificial. La capital china, como muchas otras ciudades del país, está rodeada de fábricas, muchas alimentadas con carbón, que emiten partículas dañinas. Pero los niveles de contaminación pueden variar según factores como la actividad industrial, la congestión del tráfico y las condiciones climáticas.





Una mujer con una máscara facial camina por una calle de Beijing el 16 de enero de 2014.

Los investigadores de IBM están probando un sistema informático capaz de aprender a predecir la gravedad de la contaminación del aire en diferentes partes de la ciudad con varios días de anticipación mediante la combinación de grandes cantidades de datos de varios modelos diferentes, un desafío computacional extremadamente complejo. El sistema eventualmente podría ofrecer recomendaciones específicas sobre cómo reducir la contaminación a un nivel aceptable, por ejemplo, cerrando ciertas fábricas o restringiendo temporalmente la cantidad de conductores en la carretera. También se está desarrollando un sistema comparable para una ciudad en la provincia de Hebei, un área gravemente afectada en el norte del país.

Hemos construido un sistema prototipo que puede generar pronósticos de calidad del aire de alta resolución, con 72 horas de anticipación, dice Xiaowei Shen, director de IBM Investigación China . Actualmente, nuestros investigadores están ampliando la capacidad del sistema para proporcionar seguimiento de fuentes de contaminantes a mediano y largo plazo (hasta 10 días antes), análisis de escenarios hipotéticos y apoyo a la toma de decisiones sobre acciones de reducción de emisiones.



El proyecto, denominado Green Horizon, es un ejemplo de cuán ampliamente IBM espera aplicar su investigación sobre el uso del aprendizaje automático avanzado para extraer información de grandes cantidades de datos, algo que la compañía llama computación cognitiva. El proyecto también destaca una aplicación de la tecnología que a IBM le gustaría exportar a otros países donde la contaminación es un problema creciente.

IBM actualmente está impulsando la inteligencia artificial en muchas industrias diferentes, desde la atención médica hasta la consultoría. El esfuerzo de la computación cognitiva abarca el procesamiento del lenguaje natural y las técnicas estadísticas desarrolladas originalmente para el sistema informático Watson, que compitió en el programa de juegos. ¡Peligro! , junto con muchos otros enfoques del aprendizaje automático (consulte Por qué IBM acaba de comprar millones de imágenes médicas e IBM impulsa el aprendizaje profundo con una actualización de Watson).

Predecir la contaminación es un desafío. IBM utiliza los datos proporcionados por el Oficina de Protección Ambiental de Beijing para refinar sus modelos, y Shen dice que las predicciones tienen una resolución de un kilómetro y son un 30 por ciento más precisas que las derivadas a través de enfoques convencionales. Él dice que el sistema utiliza el aprendizaje automático adaptativo para determinar la mejor combinación de modelos a utilizar.



La contaminación es un importante problema de salud pública en China, que representa más de un millón de muertes cada año, según un estudio realizado por investigadores de la Universidad de California, Berkeley. También es un tema importante de debate público y político.

China se ha comprometido a mejorar la calidad del aire en un 10 por ciento para 2017 a través del Plan de Acción para la Prevención y el Control de la Contaminación del Aire. En abril pasado, un análisis de 360 ​​ciudades chinas realizado por la organización benéfica Greenpeace East Asia, con sede en Beijing, mostró que 351 de ellas tenían niveles de contaminación que excedían los estándares de calidad del aire de China, aunque los niveles habían mejorado desde el período de 12 meses antes. El nivel promedio de partículas en el aire medido fue más de dos veces y media el límite recomendado por la Organización Mundial de la Salud.

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