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¿Puede el aprendizaje automático ayudar a eliminar el smog de China?
Desde la calle, a través del denso smog de Beijing, a veces puede ser difícil distinguir la sede central de IBM en China: un edificio de oficinas imponente con un distintivo adorno arquitectónico ondulado y un gran logotipo de la empresa en la parte superior.
Pero a poca distancia, en las afueras del noreste de la capital, los científicos informáticos de IBM están utilizando inteligencia artificial para desarrollar lo que creen que será una forma de gestionar con más éxito el notorio y crónico problema de contaminación de China.
El equipo está utilizando modelos informáticos complejos y aprendizaje automático para calcular cómo se extenderá la contaminación por la ciudad. Los investigadores ahora pueden producir pronósticos de contaminación, con una resolución de un kilómetro cuadrado, hasta con 10 días de anticipación.
Estas predicciones también pueden decirle al gobierno cómo podría actuar para evitar los peores escenarios, por ejemplo, cerrando ciertas fábricas o reduciendo la cantidad de automóviles en la carretera.
Cuándo Revisión de tecnología del MIT visitó las oficinas de Investigación de IBM–China en noviembre pasado, el aire era particularmente malo. El clima frío había aumentado la demanda de electricidad, lo que obligó a las plantas de carbón cercanas a aumentar la producción. Esto, combinado con el caos de tráfico habitual, había producido un smog realmente abrasador para los pulmones. La contaminación se mide en términos de la cantidad de partículas finas por metro cúbico. Para una ciudad desarrollada, la Organización Mundial de la Salud recomienda que esta cifra no supere los 25. Durante mi visita, llegó a casi 250. El sistema de modelado, llamado Green Horizon, se estaba utilizando para predecir la propagación de la contaminación; pero no estaba claro si el gobierno había decidido limitar la producción de la fábrica o la cantidad de automóviles en la carretera. La necesidad de calefacción parecía estar superando los efectos nocivos.
Un día de fuerte contaminación en Beijing, 25 de diciembre de 2015.
El proyecto de Beijing, que utiliza datos capturados de sensores de contaminación alrededor de la ciudad, implica un modelo complejo tanto de fuentes específicas de contaminación como del clima y el movimiento del aire para predecir qué tan mala será la contaminación en diferentes vecindarios. Las lecturas anteriores se utilizan para refinar las predicciones utilizando un enfoque conocido como aprendizaje automático. Esto hace posible crear nuevas predicciones a partir de estos factores combinados, dice Xiaowei Shen , director de IBM Research–China.
Todo el mundo habla de big data, pero todos sabemos que las tecnologías de TI tradicionales que hemos desarrollado no serán suficientes para manejar todo el big data, dice Xiaowei.
IBM ejecuta simulaciones complejas del impacto económico del cierre de fábricas debido a los niveles de contaminación, dice Jin Dong, un distinguido ingeniero de IBM Research-China y líder del proyecto. Varios organismos gubernamentales toman esas decisiones.
Es posible que el gobierno chino deba tomar algunas decisiones difíciles con respecto a la producción de energía para mitigar tanto las consecuencias para la salud a corto plazo como los efectos climáticos a largo plazo de la contaminación del aire. sarah williams , profesor asistente en el Departamento de Planificación y Estudios Urbanos del MIT y director del Laboratorio de Diseño de Datos Cívicos, que estudió el problema de la contaminación de Beijing durante los Juegos Olímpicos de 2008, dice que el esfuerzo de IBM podría ser muy valioso si ayuda a mostrarle al gobierno chino cuán limitado es el impacto sobre partículas que pueden tener soluciones a corto plazo, como desconectar fábricas, y cuán necesaria puede ser una regulación ambiental más extensa.
A menos que el gobierno use esos datos y la visualización de datos para promulgar cambios, tendrá pocos beneficios netos, dice Williams.
El sistema de modelado de IBM se está utilizando en otras dos ciudades chinas con grandes problemas de contaminación: Baoding y Zhangjiakou. Mientras tanto, la tecnología relacionada creada en IBM se está utilizando para estudiar la relación entre el tráfico y la contaminación en Delhi, India, y la eficacia de las medidas de control de la contaminación del aire en Johannesburgo, Sudáfrica.