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Kann maschinelles Lernen dazu beitragen, den Smog in China zu beseitigen?
Von der Straße aus kann es durch Pekings dichten Smog manchmal schwierig sein, den chinesischen Hauptsitz von IBM zu erkennen: ein hoch aufragendes Bürogebäude mit einer markanten wellenförmigen architektonischen Verzierung und einem großen Firmenlogo an der Spitze.
Aber nur eine kurze Strecke entfernt, am nordöstlichen Stadtrand der Hauptstadt, verwenden IBM-Informatiker künstliche Intelligenz, um eine Möglichkeit zu entwickeln, wie sie Chinas berüchtigtes und chronisches Verschmutzungsproblem erfolgreicher bewältigen können.
Das Team verwendet komplexe Computermodelle und maschinelles Lernen, um zu berechnen, wie sich die Verschmutzung in der Stadt ausbreiten wird. Die Forscher können nun Verschmutzungsprognosen mit einer Auflösung von einem Quadratkilometer bis zu 10 Tage im Voraus erstellen.
Diese Vorhersagen können der Regierung auch sagen, wie sie handeln könnte, um die schlimmsten Szenarien zu vermeiden – zum Beispiel durch die Schließung bestimmter Fabriken oder die Reduzierung der Anzahl der Autos auf den Straßen.
Wann MIT Technology Review besuchte die Büros von IBM Research – China Im vergangenen November war die Luft besonders schlecht. Kaltes Wetter hatte die Nachfrage nach Strom erhöht und die nahe gelegenen Kohlekraftwerke gezwungen, die Produktion zu steigern. Zusammen mit dem üblichen Verkehrschaos hatte dies zu einem wahrhaft lungenverbrennenden Smog geführt. Die Schadstoffbelastung wird in der Menge an Feinstaub pro Kubikmeter gemessen. Für eine entwickelte Stadt empfiehlt die Weltgesundheitsorganisation, dass diese Zahl 25 nicht überschreitet. Bei meinem Besuch erreichte sie fast 250. Das Modellierungssystem namens Green Horizon wurde verwendet, um die Ausbreitung der Umweltverschmutzung vorherzusagen; Es war jedoch nicht klar, ob die Regierung beschlossen hatte, entweder die Fabrikproduktion oder die Anzahl der Autos auf den Straßen zu begrenzen. Der Heizbedarf schien die negativen Auswirkungen zu überwiegen.
Ein Tag starker Umweltverschmutzung in Peking, 25. Dezember 2015.
Das Pekinger Projekt, das Daten verwendet, die von Verschmutzungssensoren in der ganzen Stadt erfasst wurden, umfasst eine komplexe Modellierung sowohl spezifischer Verschmutzungsquellen als auch des Wetters und der Luftbewegung, um vorherzusagen, wie stark die Verschmutzung in verschiedenen Stadtteilen sein wird. Frühere Messwerte werden verwendet, um Vorhersagen mit einem als maschinelles Lernen bekannten Ansatz zu verfeinern. Dies ermögliche es, aus diesen kombinierten Faktoren neue Vorhersagen zu erstellen, sagt er Xiaowei Shen , Direktor von IBM Research – China.
Alle reden über Big Data, aber wir alle wissen, dass die traditionellen IT-Technologien, die wir entwickelt haben, nicht ausreichen werden, um alle Big Data zu verarbeiten, sagt Xiaowei.
IBM führt komplexe Simulationen der wirtschaftlichen Auswirkungen der Schließung von Fabriken aufgrund von Verschmutzungsgraden durch, sagt Jin Dong, ein angesehener Ingenieur bei IBM Research-China und Leiter des Projekts. Diese Entscheidungen werden von verschiedenen Regierungsstellen getroffen.
Die chinesische Regierung muss möglicherweise einige harte Entscheidungen in Bezug auf die Energieerzeugung treffen, um sowohl die kurzfristigen gesundheitlichen Folgen als auch die langfristigen Auswirkungen der Luftverschmutzung auf das Klima abzumildern. Sara Williams , ein Assistenzprofessor am Department of Urban Studies and Planning des MIT und Direktor des Civic Data Design Lab, der Pekings Verschmutzungsproblem während der Olympischen Spiele 2008 untersuchte, sagt, dass die Bemühungen von IBM sehr wertvoll sein könnten, wenn sie dazu beitragen, der chinesischen Regierung zu zeigen, wie begrenzt die Auswirkungen sind auf Feinstaub kurzfristige Lösungen wie das Herunterfahren von Fabriken haben können – und wie notwendig umfassendere Umweltvorschriften sein können.
Wenn die Regierung diese Daten und Datenvisualisierungen nicht verwendet, um Änderungen vorzunehmen, wird dies wenig Nettonutzen haben, sagt Williams.
Das Modellierungssystem von IBM wird in zwei anderen chinesischen Städten mit großen Umweltproblemen eingesetzt: Baoding und Zhangjiakou. In der Zwischenzeit wird eine bei IBM entwickelte verwandte Technologie verwendet, um die Beziehung zwischen Verkehr und Umweltverschmutzung in Delhi, Indien, und die Wirksamkeit von Maßnahmen zur Luftreinhaltung in Johannesburg, Südafrika, zu untersuchen.