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DESCRIPCIÓN DEL CASO

Beijing ha reducido un contaminante mortal en el aire en un 20% en menos de un año mediante el uso de aprendizaje automático y macrodatos para dirigir las políticas. IBM se asoció con la ciudad para utilizar datos en tiempo real de sensores ópticos, monitores de calidad del aire y satélites para predecir dónde se generará la contaminación, lo que permitirá a Beijing aplicar medidas de control de la calidad del aire en el tráfico, la construcción y la industria. El programa puede predecir dónde aumentará la contaminación con 72 horas de anticipación.
El proyecto Green Horizon de IBM ayudó al gobierno de Beijing a reducir las partículas ultrafinas, el tipo de contaminación del aire más peligroso, en un 20 % en menos de un año. 
El laboratorio de IBM recopila datos de estaciones de monitoreo ambiental, cámaras de tráfico, estaciones meteorológicas, satélites meteorológicos y ambientales, redes sociales y sensores portátiles. El aprendizaje automático y otras tecnologías cognitivas se utilizan para analizar los datos en un modelo que hace predicciones muy precisas sobre la contaminación con 72 horas de antelación. Usando estas predicciones, el gobierno puede tomar decisiones más informadas y oportunas sobre las políticas de control de la calidad del aire.
El proyecto Green Horizon utiliza datos en tiempo real de sensores ópticos, monitores de calidad del aire y satélites para brindar predicciones precisas sobre dónde se generará la contaminación y cómo se propagará.
Green Horizon se lanzó en 2014 y tendrá una duración de diez años. La ciudad ha actuado sobre los datos de Green Horizon al promulgar políticas oportunas relacionadas con el tráfico, la construcción y la industria. También usa los datos para impulsar un sistema de alerta de colores que advierte a las personas cuando es posible que haya niveles dañinos de contaminación.

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