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，並在頂部有一個公司的大標誌。

可是在很短的距離內，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爲將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。研究人員如今能夠預測10天內的霧霾污染程度，達到一千米的準確度。

這些預測還能夠告訴政府如何採起行動，以免最壞的狀況，例如，經過關閉某些工廠，或經過減小在道路上的汽車數量。

當 MIT Technology Review 去年11月訪問 IBM 中國的辦公室時，空氣質量特別差。寒冷的天氣使得對電力的需求增長，迫使附近的煤電廠提升產量。這與一般的混亂交通相結合，產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。對於一個發達的城市，世界衛生組織建議，這個數字不會超過25。在我訪問期間，這幾乎達到了250。 這個建模系統，被稱爲綠色地平線，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產量或在道路上汽車的數量。暖氣的需求彷佛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數據，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一樣的街區的程度，歷史讀數用於減小機器學習預測的錯誤，這樣就能夠從這些綜合因素來建立新的預測。 Xiaowei Shen，IBM 的中國區總監說。

中國政府可能須要作出一些艱難的決定， 以減輕短時間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 的努力多是很是寶貴的，若是它有助於中國向政府展示短期工廠的停工的對環境的有限改善，以及更普遍的環保法規的重要程度。

「除非政府使用這些數據來作出政策上的改變，不然這些數據帶來效益並不大。」威廉姆斯說。

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