機器學習能改善北京的霧霾污染嗎？

在北京的街頭，透過的濃濃的霧霾，有時是很難看到 IBM 的中國總部：一座高聳的辦公大樓，并在頂部有一個公司的大标志。

但是在很短的距離内，在首都東北部郊區，IBM 的計算機科學家使用人工智能開發他們認為将是更成功地管理中國的臭名昭著霧霾污染問題的方法。

該小組使用複雜的計算機模型和機器學習計算出污染如何在整個城市蔓延。研究人員現在可以預測10天内的霧霾污染程度，達到一公裡的準确度。

這些預測還可以告訴政府如何采取行動，以避免最壞的情況，例如，通過關閉某些工廠，或通過減少在道路上的汽車數量。

當 MIT Technology Review 去年11月通路 IBM 中國的辦公室時，空氣品質特别差。寒冷的天氣使得對電力的需求增加，迫使附近的煤電廠提高産量。這與通常的混亂交通相結合，産生了一些真正的讓肺感到難受的煙霧。北京的污染量是每立方米細顆粒物來衡量的。對于一個發達的城市，世界衛生組織建議，這個數字不會超過25。在我通路期間，這幾乎達到了250。 這個模組化系統，被稱為綠色地平線，正在用來預測污染擴散;但目前還不清楚政府是否已經決定限制任何工廠産量或在道路上汽車的數量。暖氣的需求似乎比霧霾的不良影響更重要。

北京項目使用從城市周圍的污染傳感器捕獲的資料，涉及污染的具體來源和天氣以及空氣流動來預測污染在不同的街區的程度，曆史讀數用于減少機器學習預測的錯誤，這樣就可以從這些綜合因素來建立新的預測。 Xiaowei Shen，IBM 的中國區總監說。

中國政府可能需要做出一些艱難的決定， 以減輕短期的健康後果和空氣污染對長期氣候變化的影響。莎拉·威廉姆斯，來自麻省理工城市研究與規劃實驗室，在 2008 年奧運會期間研究北京的污染問題的助理教授，說，IBM 的努力可能是非常寶貴的，如果它有助于中國向政府展現短時間工廠的停工的對環境的有限改善，以及更廣泛的環保法規的重要程度。

“除非政府使用這些資料來做出政策上的改變，否則這些資料帶來效益并不大。”威廉姆斯說。