Кейс-стади
Машинное обучение для управления научными отходами
Узнайте, как машинное обучение помогает предотвратить изменение климата и защитить здоровье населения
Это тематическое исследование было выполнено в рамках проекта IBM Applied Data Science Capstone Project через Coursera. Цель этого исследования состояла в том, чтобы перечислить подходящие места для управления городскими отходами для города Кочи, Керала — южного штата Индии. Я выбрал город Коччи для этого тематического исследования не только потому, что это мой родной город, но и потому, что город Коччи боролся и продолжает бороться за эффективное управление городскими отходами.
Город Кочи — обзор
Город Коччи (иногда называемый городом Кочин) является портовым городом, который имеет как минимум 600-летнюю торговую историю, в основном с китайскими, европейскими и арабскими купцами, и это превратило город в финансовую столицу Кералы. Чтобы назвать несколько учреждений, Cochin Stock Exchange — единственная фондовая биржа Кералы, международный терминал по перевалке контейнеров, судостроительная промышленность, InfoPark — государственный IT-парк, торговый центр Lulu — крупнейший в Азии торговый центр свидетельствует об экономической значимости города Коччи [1]. ]. Город Кочи — это не только идеальное место для коммерции, но и доступное жилье. Кочи также является туристическим местом, привлекающим туристов со всего мира. Так что, по сути, город Кочи — это пакет «все в одном», выпущенный ограниченным тиражом.
Кризис обращения с отходами
Город Кочи производит около 380 тонн отходов в день, из которых 150 тонн являются биоразлагаемыми, а остальные представляют собой пластиковые отходы[2]. В настоящее время городские отходы отправляются на переработку на завод по переработке отходов Брахмапурам. С момента создания этого объекта жалобы и опасения общественности и экологов стали заголовками газет в отношении местоположения завода и того, как было закреплено место для завода. Многие жители были перемещены правительством с компенсацией. Загрязнение речной воды, поскольку завод граничит с двумя пресноводными реками, и уничтожение растительной жизни из-за ненаучного метода, примененного для выбора места для завода по обращению с отходами. Нынешнее расположение завода сделало жизнь жителей Брахмапурама невыносимой — тошнотворный запах пищевых отходов и надоедливые комнатные мухи и комары. Более того, поступающие отходы, накапливаемые для переработки, представляют собой смесь как биоразлагаемых, так и пластиковых отходов, а биоразлагаемые материалы разлагаются на открытом воздухе, поскольку процессы очистки на заводах, как сообщается, идут медленно, что вызывает еще один ужас — изменение климата, поскольку биоразлагаемые материалы разлагаются с выделением метана, парникового газа. Кроме того, участились огромные пожары, ядовитый газ распространяется по всему городу и на несколько дней нарушает городскую жизнь[3].
В связи с этим городские власти приостановили вывоз мусора из домов до принятия подходящего решения. Совет штата Керала по контролю за загрязнением окружающей среды провел исследование управления городскими отходами и сообщил, что преобразование отходов в энергию не является экономически эффективным решением для кризиса управления отходами в городе Кочи [4]. Поскольку Кочи растет, растут и отходы, образующиеся за день. Учреждение Брахмапурам в настоящее время перегружено, так как в дополнение к коммерческим и бытовым отходам оно должно принимать медицинские отходы, что еще больше усугубляет кризис. Даже если будет найдено идеальное решение для управления городскими отходами, нынешнее расположение завода представляет серьезную угрозу качеству запасов подземных вод, а также двух протекающих рек. Нынешнее расположение завода — это готовящаяся катастрофа, которая повлияет на жизнь жителей Коччи, а также на экономическое здоровье Коччи.
Дорожная карта тематического исследования
Было несколько сообщений и опасений по поводу ненаучной методологии, примененной при окончательном определении местоположения нынешнего объекта по обращению с городскими отходами в Брахмапураме. [5]
Одним из важных доказательств ошибочности определения местонахождения нынешнего завода является его близость к Инфопарку, собственному ИТ-парку Кочи, который находится всего в 5 км от завода. Другим свидетельством является заболоченность района и риск проникновения в грунтовые воды побочных химических продуктов разложения отходов. Все эти проблемы вдохновили меня на поиски идеального места для установки нового завода по обращению с отходами, не наносящего вреда ни природе, ни обществу. Тогда возник следующий вопрос, как?
Идея заключалась в том, чтобы найти самый чистый город в мире и смоделировать местоположение/окрестность предприятия по переработке отходов этого города в выбранном городе. Здесь я использовал логику: если существует чистый город, то он имеет высокоэффективные средства управления отходами, и за ним будут стоять сильные и успешные методы управления, и эти методы управления будут регулироваться сильными экологическими и социальными принципами. - принятые правила и политики. Таким образом, моделирование местоположения такого предприятия по обращению с отходами будет эквивалентно моделированию этих очень успешных правил и политик. Затем я отправился на поиски и обнаружил, что город Калгари в Канаде был одним из самых чистых городов в мире, и я выбрал его, потому что город Калгари неизменно попадал в десятку самых чистых городов мира [6].
В городе Калгари есть два предприятия по обращению с коммерческими отходами, и я выбрал одно из них просто для удобства отбора проб — предприятие в Восточном Калгари. Затем пришло время математически представить объект в Восточном Калгари. Ответ на этот вопрос: Foursquare API. Он предоставляет данные о местоположении для миллионов мест по всему миру. С помощью API Foursquare были получены объекты в пределах 5000 метров от объекта в Восточном Калгари, и был создан вектор объекта в Восточном Калгари с категориями объектов. Теперь эталонная местность для моделирования была готова, и пришло время получить список кварталов в районе Эрнакулам, где расположен интересующий город Кочи. Некоторые из этих районов будут выбраны как наилучшие варианты для строительства нового завода по переработке отходов. Веб-скрейпинг с помощью BeautifulSoup использовался для извлечения списка всех районов Эрнакулама, а Geopy использовался для извлечения данных геолокации всех этих районов. Затем, как и в Восточном Калгари, каждый район Эрнакулама был представлен в виде вектора категорий мест проведения. Затем следует заключительный этап предварительной обработки — убедитесь, что и район Восточного Калгари, и район Эрнакулама представлены в одних и тех же категориях мест проведения. Проще говоря, я убедился, что все районы сравнивались по одним и тем же признакам!
После предварительной обработки вектор объекта Восточного Калгари был объединен с фреймом данных, содержащим окрестности Эрнакулама — это наш набор данных для кластеризации.
Следующим шагом было выполнить кластеризацию K-средних окрестностей и сегментировать разные окрестности, но перед этим был проведен анализ кривой локтя, чтобы определить наилучшее количество кластеров. С оптимальным количеством кластеров было выполнено K-Means, и был определен кластер, к которому наша идеальная окрестность, т. Е. Окрестность объекта в Восточном Калгари, и были обнаружены окрестности Эрнакулама, принадлежащие к тому же кластеру. Начальная часть симуляции соседства была закончена. Принимая во внимание недостатки существующего объекта по обращению с отходами в Брахмапураме, был выполнен второй уровень уточнения списка районов Эрнакулама, полученного после кластеризации.
Окончательный результат
Поиск в Интернете и сбор данных геолокации привели к 45 районам Эрнакулама на основе почтовых индексов. На этапе предварительной обработки количество окрестностей сократилось до 32. Таким образом, набор данных для кластеризации был готов, и анализ кривой колена показал, что оптимальное количество кластеров равно 4.
Кластеризация K-средних изображена на визуализации ниже:
Было 16 районов Эрнакулама, которые принадлежали к тому же кластеру, что и объект Восточного Калгари.
Но напоследок решил отфильтровать полученные районы Эрнакулама, приняв во внимание важный недостаток нынешнего объекта в Брахмапураме — близость к водоемам. Этот процесс фильтрации еще больше сократил количество вариантов до 7 (выборы — Палариваттом, Калур, Эрнакулам Норт, Тамманам, Кадавантра, Панампилли Нагар и Виттила), что показано на визуализации ниже:
Вывод
Город Кочи так долго переживает серьезный кризис в области обращения с отходами, и в этом исследовании было представлено 7 подходящих мест для создания нового завода с использованием машинного обучения. Теперь сити-менеджеры могут оценить эти рекомендации и прийти к наилучшему из них, что ускорит управление городом и сделает решения менее подверженными ошибкам. Благодаря моделированию окрестностей одного из самых чистых городских объектов по обращению с отходами в мире, сити-менеджеры могут использовать политику и правила управления отходами города Калгари с некоторой настройкой в соответствии с требованиями города Коччи. Следовательно, все эти решения сделают процесс обращения с отходами намного эффективнее и, таким образом, смогут предотвратить накопление отходов на объектах, тем самым минимизировав объем связанных с ним выбросов метана — вклад в достижение целей устойчивого развития Организации Объединенных Наций (Цель 11) [7]. С помощью этого метода можно облегчить серьезные проблемы общественного здравоохранения, такие как эпидемии, такие как малярия из-за застоя дождевой воды, заболевания легких или кожи, возникающие из-за ненаучного местонахождения растения. В этом исследовании не принимались во внимание географические, политические и общественные поведенческие различия, и результаты могут различаться в зависимости от этих переменных. Возможными будущими расширениями являются реализация исследования с пространственной кластеризацией на основе плотности для приложений с шумом (DBSCAN), включение экологических горячих точек или переменных плотности населения, использование другого поставщика данных геолокации. Еще одним преимуществом этого проекта является то, что его можно адаптировать для государственных и коммерческих целей, независимо от штата или страны.
