יבמ בוחנת דרך חדשה להקל על זיהום האוויר החונק של בייג'ינג בעזרת בינה מלאכותית. הבירה הסינית, כמו ערים רבות אחרות ברחבי המדינה, מוקפת במפעלים, רבים מתודלקים בפחם, הפולטים חלקיקים מזיקים. אבל רמות הזיהום יכולות להשתנות בהתאם לגורמים כמו פעילות תעשייתית, עומסי תנועה ותנאי מזג האוויר.
חוקרי יבמ בודקים מערכת מחשוב המסוגלת ללמוד לחזות את חומרת זיהום האוויר באזורים שונים בעיר מספר ימים מראש על ידי שילוב כמויות גדולות של נתונים מכמה מודלים שונים - אתגר חישובי מורכב ביותר. המערכת תוכל בסופו של דבר להציע המלצות ספציפיות כיצד להפחית את הזיהום לרמה מקובלת - למשל, על ידי סגירת מפעלים מסוימים או הגבלת מספר הנהגים באופן זמני בכביש. מערכת דומה מפתחת גם לעיר במחוז חביי, אזור שנפגע קשות בצפון המדינה.
"בנינו מערכת אב טיפוס שמסוגלת לייצר תחזיות איכות אוויר ברזולוציה גבוהה, 72 שעות לפני הזמן", אומר Xiaowei Shen, מנהלIBM Research China. "החוקרים שלנו מרחיבים כעת את יכולת המערכת לספק לטווח בינוני וארוך (עד 10 ימים קדימה) כמו גם מעקב אחר מקורות מזהמים, ניתוח תרחישים של 'מה אם' ותמיכה בהחלטות לגבי פעולות להפחתת פליטות".
הפרויקט, המכונה Green Horizon, הוא דוגמה לאופן הרחב של IBM מקווה ליישם את המחקר שלה על שימוש למידת מכונה מתקדמת כדי לחלץ תובנות מכמויות אדירות של נתונים - משהו שהחברה מכנה "מחשוב קוגניטיבי". הפרויקט גם מדגיש יישום של הטכנולוגיה ש-IBM תרצה לייצא למדינות אחרות שבהן זיהום הוא בעיה הולכת וגוברת.
יבמ דוחפת כיום בינה מלאכותית בתעשיות רבות ושונות, משירותי בריאות ועד לייעוץ. מאמץ המחשוב הקוגניטיבי כולל עיבוד שפה טבעית וטכניקות סטטיסטיות שפותחו במקור עבור מערכת המחשבים של ווטסון, שהתחרתה בתוכנית המשחק Jeopardy!, יחד עם גישות רבות אחרות ללמידת מכונה (ראה "מדוע IBM פשוט קנתה מיליוני תמונות רפואיות"ו"IBM דוחפת למידה עמוקה עם שדרוג ווטסון").
חיזוי זיהום הוא מאתגר. IBM משתמשת בנתונים המסופקים על ידיהלשכה להגנת הסביבה בבייג'ינגכדי לחדד את המודלים שלה, ו-Shen אומר שלתחזיות יש רזולוציה של קילומטר והן מדויקות יותר ב-30% מאלו שנגזרו באמצעות גישות קונבנציונליות. לדבריו, המערכת משתמשת ב"למידה מכונה אדפטיבית" כדי לקבוע את השילוב הטוב ביותר של מודלים לשימוש.
זיהום הוא בעיה מרכזית בבריאות הציבור בסין, המהווה יותר ממיליון מקרי מוות מדי שנה, לפימחקרשנערך על ידי חוקרים מאוניברסיטת קליפורניה, ברקלי. זה גם נושא מרכזי בדיון ציבורי ופוליטי.
