雾霾叒来北京,神经网络能测霾?

雾霾随着春天的脚步悄然而至。而西门子开发了一款智能软件,它能依靠人工神经网络,提前数日精确预测大城市空气污染程度。这款软件能为城市及其居民提供必要信息,以最大限度地降低可能发生的污染高峰的影响,改善生活质量。

雾霾叒来北京,神经网络能测霾?

城市一直被视为工业增长的引擎,因为它为居民提供了就业和致富的机会。在现代社会,这种情况尤为明显。事实上,自2009年起,人类历史上第一次有半数以上的全球人口都居住在了城市。到2050年,全球人口的70%将在城市生活,这个数量几乎相当于当今全球人口总和。

但城市化带来的负面影响也显而易见。城市居民数量爆炸性增长,对城市的基础设施构成了巨大挑战——许多地方的基础设施已接近其承载能力的极限。譬如,如今全球50%以上的人口分布于不足地球表面积2%的区域内。这样一来,城市为满足其交通、工业和能源等需求而排放的温室气体,在全球排放总量中的占比已高达70%。

城市的空气难言清新。这种空气日益损害着人们的身心健康。世界卫生组织(WHO)于2015年5月发布的分析报告透露,近90%的全球城市人口所呼吸空气的污染程度已大大高于专家建议的临界值。

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由于雾霾严重,骑车上班是北京居民需要三思而后行的事情。

700万人死亡

空气污染的后果令人不寒而栗。据WHO发布的数据,每年有大约700万人死于空气污染。也就是说,全球八分之一的死亡缘于被污染的空气。

但WHO也指出了乐观的一面。它指出,城市有能力通过地方性的措施极大地改善其空气质量,不论是利用现代、高效的智能基础设施解决方案,还是通过临时的简单举措,如交通管制和鼓励步行和骑车等措施。理想情况下,可以直接在污染最严重的地方实施这些举措。然而,这要求相关人员了解具体地点的污染程度,以及它是如何随时长而变化的。

精准预测空气污染

来自西门子中央研究院的Ralph Grothmann博士接受了这一挑战。Grothmann开发了基于神经网络的空气污染预测模型。该模型能够提前数日精确预测大城市的空气污染程度。Grothmann表示:“神经网络是能像人脑那样运行的计算机模型。通过训练,它们能学会辨识各种关联并做出预测。”他开发的模型是种深层神经网络,比之前的网络拥有更多层人工神经元。每层人工神经元都用于不同的数据抽象层。多层网络相互连接可让做出的预测结果比之前的神经网络更具体详细。这听起来有点像科幻小说,但多年来,神经网络在西门子已经是一项成熟的技术,并已在诸多领域得到应用。譬如,神经网络已被用于预测经济活动水平、原材料价格,甚至可再生能源预期发电量等。

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城市空气污染的一大元凶就是交通拥堵。

伦敦试点项目

在开发这个预测系统的过程中,Grothmann利用了遍布伦敦市中心城区约150座监测站所收集的天气和排放数据。Grothmann说:“这些数据可以让我们训练系统。我们收集了诸如一氧化碳、二氧化碳和氮氧化物等气体的排放测量数据,并将这些排放数据的变化情况与同一时期的天气数据相关联,包括诸如湿度、太阳辐射、云层覆盖和温度等因素。”工作日、周末、假期、展会和体育赛事等经常性活动也被编入模型中,因为这些因素也以其不同方式影响着交通和排放。

基于由此产生的所有数据,以及季节性天气数据和即时天气预报,神经网络必须学会如何预测空气污染程度。开始时,它并不知道任何特定变量会造成什么影响,因此,它做出的预测与实际测得的排放水平大相径庭。然而,在数百次重复的训练过程中,这个程序稳步缩小了其预测与实际测得的城市大气污染程度之间的差距。而这主要是通过改变各个参数的权重来实现的。

Grothmann表示:“现在,我们的系统能够每小时预报伦敦市内150个地点未来三天的空气污染程度,且误差率不超过10%。根据我们的预测结果,还可以推断出导致空气污染的主要原因。”

雾霾叒来北京,神经网络能测霾?

西门子空气污染预测软件使用了遍布伦敦中心城区约150座监测站提供的数据。

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这个系统能够每小时预报伦敦市内150个地点未来三天的空气污染程度,且误差率不超过10%。

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该软件能测量伦敦空气中的污染物相对比值,如一氧化碳、二氧化碳和氮氧化物。

有的放矢地制定预防措施

当然,任何预测本身并不能减轻城市的空气污染。但预测软件提供了必要的数据,有助于有的放矢地实施应对举措。Grothmann指出:“举个例子,如果我们的系统预测出未来两天受交通影响,伦敦的某些区域将出现高于平均水平的空气污染,那么,伦敦市可以通过临时提高拥堵费,在受影响严重的区域实行货车分时段限行,或鼓励人们乘坐公交出行等举措做出响应。”

除了交通、工业或能源领域的这些举措之外,西门子的预测软件还可为那些希望避开严重污染地点和时段的居民提供扩展服务。例如,他们可以使用在线服务,根据未来几天的污染预报,找出适于慢跑的最佳地点和时长——不只是在伦敦,在任何安装了足够多的传感器的城市都可以。Grothmann说:“理论上讲,我们的系统可以扩展至所有城市,但前提条件是,这些城市能对其空气成分进行测量。”

不论是作为最大限度减轻污染的辅助工具,还是为注重健康的居民提供的服务,西门子所开发的预测软件都为城市提供了一个迈向高效、智能、可持续发展未来的跳板。在未来,城市不仅能为其居民提供发展、就业和致富的机会,而且能提供洁净、清新的空气。

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