L'apprentissage automatique peut-il aider à réduire le smog en Chine ?

De la rue, à travers l'épais smog de Pékin, il peut parfois être difficile de distinguer le siège social chinois d'IBM : un immeuble de bureaux imposant avec une architecture ondulante distinctive et un grand logo d'entreprise au sommet.

Mais à une courte distance de là, à la périphérie nord-est de la capitale, les informaticiens d'IBM utilisent l'intelligence artificielle pour développer ce qu'ils pensent être un moyen de gérer plus efficacement le problème de pollution notoire et chronique de la Chine.

L'équipe utilise des modèles informatiques complexes et l'apprentissage automatique pour calculer comment la pollution se propagera dans la ville. Les chercheurs peuvent désormais produire des prévisions de pollution, avec une résolution d'un kilomètre carré, jusqu'à 10 jours à l'avance.

Ces prévisions peuvent également indiquer au gouvernement comment il pourrait agir pour éviter les pires scénarios, par exemple en fermant certaines usines ou en réduisant le nombre de voitures sur la route.

Lorsque Examen de la technologie MIT visité les bureaux de IBM Research–Chine en novembre dernier, l'air était particulièrement mauvais. Le temps froid avait augmenté la demande d'électricité, obligeant les centrales au charbon à proximité à augmenter leur production. Ceci, combiné au chaos habituel de la circulation, avait produit un smog vraiment brûlant pour les poumons. La pollution est mesurée en termes de quantité de particules fines par mètre cube. Pour une ville développée, l'Organisation mondiale de la santé recommande que ce chiffre ne dépasse pas 25. Lors de ma visite, il a atteint près de 250. Le système de modélisation, appelé Green Horizon, était utilisé pour prédire la propagation de la pollution ; mais il n'était pas clair si le gouvernement avait décidé de limiter la production des usines ou le nombre de voitures sur la route. Le besoin de chauffage semblait l'emporter sur les effets néfastes.

Une journée de forte pollution à Pékin, le 25 décembre 2015.

Le projet de Pékin, qui utilise des données capturées à partir de capteurs de pollution autour de la ville, implique une modélisation complexe à la fois de sources spécifiques de pollution et de la météo et du mouvement de l'air pour prédire la gravité de la pollution dans différents quartiers. Les lectures précédentes sont utilisées pour affiner les prédictions à l'aide d'une approche connue sous le nom d'apprentissage automatique. Cela permet de créer de nouvelles prédictions à partir de ces facteurs combinés, dit Xiaowei Shen , directeur d'IBM Research–Chine.

Tout le monde parle de mégadonnées, mais nous savons tous que les technologies informatiques traditionnelles que nous avons développées ne suffiront pas à gérer toutes les mégadonnées, déclare Xiaowei.

IBM exécute des simulations complexes de l'impact économique de la fermeture d'usines en raison des niveaux de pollution, explique Jin Dong, éminent ingénieur chez IBM Research–China et chef du projet. Divers organismes gouvernementaux prennent ces décisions.

Le gouvernement chinois devra peut-être prendre des décisions difficiles concernant la production d'énergie afin d'atténuer à la fois les conséquences sanitaires à court terme et les effets climatiques à long terme de la pollution atmosphérique. Sarah Williams , professeur adjoint au département d'études urbaines et de planification du MIT et directeur du laboratoire de conception de données civiques, qui a étudié le problème de la pollution à Pékin lors des Jeux olympiques de 2008, affirme que l'effort d'IBM pourrait être très précieux s'il aide à montrer au gouvernement chinois à quel point un impact limité sur les solutions à court terme en matière de particules, comme la mise hors ligne des usines, et à quel point une réglementation environnementale plus étendue peut être nécessaire.

À moins que le gouvernement n'utilise ces données et la visualisation des données pour adopter des changements, il n'aura que peu d'avantages nets, dit Williams.

Le système de modélisation d'IBM est utilisé dans deux autres villes chinoises connaissant de gros problèmes de pollution : Baoding et Zhangjiakou. Pendant ce temps, une technologie connexe créée chez IBM est utilisée pour étudier la relation entre le trafic et la pollution à Delhi, en Inde, et l'efficacité des mesures de contrôle de la pollution atmosphérique à Johannesburg, en Afrique du Sud.

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