IBM aide la Chine à lutter contre la pollution atmosphérique

Les experts d'IBM travaillent à créer un système capable de prédire le niveau de pollution atmosphérique dans divers quartiers de Pékin. De plus, la prévision, selon le plan, couvrira une période de 72 heures.

La capitale de la Chine, comme de nombreuses autres villes de ce pays, est entourée de différents types d'entreprises industrielles, dont beaucoup utilisent du charbon et du pétrole. En conséquence, une énorme quantité de polluants est rejetée dans l'environnement, raison pour laquelle le niveau de pollution atmosphérique dans de nombreuses régions de la ville dépasse tous les indicateurs autorisés. Dans le même temps, le niveau de pollution atmosphérique dépend d'un grand nombre de facteurs, notamment l'activité des installations industrielles, le nombre de voitures sur la route et les conditions météorologiques.

Aujourd'hui, les chercheurs d'IBM testent le fonctionnement d'un système informatique capable de prédire le niveau de pollution atmosphérique dans la ville, dans diverses régions, plusieurs jours à l'avance. Le modèle de prévision est construit en tenant compte d'une grande quantité de données. En fait, nous parlons de travailler avec le Big Data, des informations provenant de sources disparates, dans le but de structurer les données, de déterminer les relations et l'analyse.

Le système, de par sa conception, sera non seulement capable de faire des prévisions, mais aussi de formuler des recommandations sur la réduction de la pollution atmosphérique. Par exemple, l'un des conseils pourrait être de fermer temporairement plusieurs entreprises spécifiques ou de réduire le nombre de voitures sur certaines pistes. Un système similaire est en cours d'élaboration pour fonctionner dans la province du Hebei, dans le nord du pays.

"Nous avons déjà construit un système prototype qui peut prédire avec précision la pollution de l'air sur une période de 72 heures", a déclaré Xiaowei Shen, directeur d'IBM Research China. "Nos chercheurs élargissent désormais les capacités du système pour faire des prévisions à moyen et long terme (jusqu'à 10 jours à l'avance), ainsi que pour suivre les sources de pollution, construire des modèles d'événements et prendre des décisions pour réduire la pollution de l'air", poursuit-il.

Le projet lui-même s'appelle Green Horizon, un exemple de ce que les systèmes cognitifs avec lesquels IBM travaille sont capables. Certains pays, où le niveau de pollution atmosphérique est également très élevé, ont déjà manifesté leur intérêt pour la mise en œuvre de projets similaires.
Aujourd'hui, IBM utilise des systèmes cognitifs pour résoudre les problèmes dans de nombreux domaines, des soins de santé au conseil aux entreprises.

Afin d'assurer un fonctionnement fiable et sans problème du système, IBM utilise les données fournies par le Bureau de protection de l'environnement de Pékin. La résolution des modèles prédictifs générés est d'un kilomètre. Le système utilise l'apprentissage automatique adaptatif pour construire un modèle optimal dans chaque cas.

La pollution de l'air (ainsi que l'eau et le sol) est l'un des problèmes les plus difficiles de la Chine. Environ un million de personnes meurent chaque année en raison de l'augmentation de la pollution en Chine, selon une étude réalisée par des experts de Berkeley.

La Chine prévoit d'améliorer la qualité de l'air de 10% d'ici 2017. Pour atteindre cet objectif, la Chine met actuellement en œuvre le plan d'action pour la prévention et le contrôle de la pollution atmosphérique. Plus tôt, des chercheurs chinois ont montré que dans 360 villes chinoises (échantillonnage aléatoire) sur 353, il y avait un excès dans divers indicateurs du niveau de pollution atmosphérique. En moyenne, l'excédent est 2,5 fois supérieur aux indicateurs recommandés par l'Organisation mondiale de la santé.

Source: https://habr.com/ru/post/fr384407/