北京的雾霾已经到了很是严重的境地。不外此刻IBM正在测试一种全新的办理方案，但愿通过人工智能办理这一问题。中国的首都和其他很多都市一样，附近充满了工场，并且绝大大都工场都是以煤做燃料，继而导致氛围中排放了大量有害颗粒。虽然，氛围污染还会受到其他因素影响，好比家产勾当、交通拥堵以及天气条件。

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    IBM研究人员正在测试一套具有进修本领的计较机系统，操作差异模子的大量数据，可以提前几天预测都市差异区域内的氛围污染水平，这些模子自己长短常巨大的。该系统最后会提供一些针对性的发起，好比封锁一些工场，或是限制阶梯上行驶车辆数量等等，辅佐都市打点者将氛围污染低落到可接管的范畴内。另外，一个雷同的系统今朝也正在开拓之中，但愿可以或许辅佐河北省的一座氛围污染较为严重的都市办理氛围污染问题。

“我们已经开拓出了一套原型系统，可以提前72小时生成高判别率的氛围质量预测阐明，”IBM中国研究院主管沈小伟说，“研究人员今朝正在晋升系统阐明本领，但愿将来可以或许提供时间更长的氛围预测，好比提前十天。另外，我们还但愿可以或许追踪污染源，举办场景假定猜测阐明，为率领层举办减排动作提供决定支持。”

这个名为“绿色地平线”的项目，是IBM应用呆板进修的一个实例。IBM但愿操作本身在呆板进修上的研究，可以从海量数据中提取有用的信息；这种要领称为“认知计较”。假如这个项目在中国得以乐成实施，IBM打算将在其它国度做进一步推广，事实上，情况污染已经成为了一个全球化问题。

IBM正在许多差异行业内里敦促人工智能应用，好比康健医疗、咨询参谋等。认知计较包括了自然语言处理惩罚和统计技能，IBM最让人们熟知的人工智能就是他们开拓的Watson计较机系统，这套人工智能系统曾经在智力比赛节目Jeopardy中打败了两位最锋利的人类选手。

预测氛围污染并不是件容易的工作。IBM利用了北京市情况掩护局提供的数据，不绝优化本身的模子。沈小伟暗示，预测氛围污染的尺度是一千米的判别率，对比于传统预测要领，他们的模子精确率可以跨越30%。另外他还透露，IBM的系统利用了“自适应呆板进修”来判定利用最佳模子组合。

如今，氛围污染已经成为中国最严重的民众康健问题之一，据加州大学伯克利分校的一项研究统计显示，中国每年因氛围污染灭亡的人数高出100万。不只如此，氛围污染已经成为了公家和政治上最主要的接头议题。

中国但愿到2017年至少将氛围质量晋升10%，国务院也正式宣布了《大气污染防治动作打算》。本年四月，按照慈善机构绿色僻静组织东亚分部（总部位于北京）对中国360个都市的阐明，个中有351座都市的氛围质量不达标，并且这照旧颠末尾长达一年的氛围改进后的功效。另外，这些都市的氛围颗粒物平均级别，也是世界卫生组织发布尺度的二点五倍。