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IBM专家正在努力创建一个可以预测北京各个地区空气污染水平的系统。此外，根据计划，该预测将涵盖72个小时。

与中国许多其他城市一样，中国的首都也被各种工业企业所包围，其中许多工业企业都使用煤炭和石油。结果，大量的污染物被释放到环境中，因此，该市许多地区的空气污染水平超过了所有允许的指标。同时，空气污染程度取决于许多因素，包括工业设施的活动，道路上的汽车数量和天气状况。

现在，IBM研究人员正在提前几天测试能够预测城市各个地区空气污染水平的计算机系统的运行情况。建立预测模型时要考虑大量数据。实际上，我们正在谈论使用大数据，来自不同来源的信息，目的是构建数据，确定关系和分析。

通过设计，该系统不仅能够做出预测，还可以提供减少空气污染的建议。例如，技巧之一可能是暂时关闭一些特定业务或减少某些轨道上的汽车数量。正在开发类似的系统以在该国北部的河北省运行。

“我们已经建立了一个原型系统，可以在72小时内准确预测空气污染，” IBM Research中国总监沉晓伟说。他继续说道：“我们的研究人员现在正在扩展该系统的功能，以进行中长期预测（提前10天），以及跟踪污染源，建立事件模型并制定减少空气污染的决策，”他继续说道。

该项目本身称为“绿色地平线”，这是IBM合作的认知系统所具有的功能的一个示例。空气污染水平也很高的一些国家已经表示有兴趣实施类似的项目。
现在，IBM使用认知系统来解决从医疗保健到业务咨询的许多领域的问题。

为了确保系统可靠且无故障地运行，IBM使用了北京市环境保护局提供的数据。生成的预测模型的分辨率为一公里。该系统在每种情况下都使用自适应机器学习来构建最佳模型。

空气污染（以及水和土壤）是中国最棘手的问题之一。伯克利（Berkeley）专家的一项研究表明，由于中国污染的加剧，每年约有一百万人死亡。

中国计划到2017年将空气质量提高10％。为实现这一目标，中国目前正在实施《航空污染防治行动计划》。此前，来自中国的研究人员表明，在353个城市中的360个中国城市（随机抽样）中，各种空气污染水平指标都过高。与世界卫生组织建议的指标相比，平均水平高出2.5倍。

IBM帮助中国应对空气污染

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