Voici l'interview deRan Korber , PDG et co-fondateur de BreezoMeter .
RK: BreezoMeter vient de célébrer son quatrième anniversaire et a parcouru un long chemin en si peu de temps. Tout a commencé quand ma femme était enceinte et que nous cherchions une maison à acheter. Elle souffrait d'asthme et, en tant qu'ingénieur environnemental, je savais qu'elle courait un risque accru d'effets négatifs pour la santé causés par la pollution de l'air. Mais nous n'avions aucun moyen de savoir quelle était la qualité de l'air dans un lieu précis. Comment pourrions-nous choisir un endroit sain où vivre, si nous ne pouvons pas voir ce que nous respirons, alors que cela peut quand même nous rendre malades ? Avec Ziv Lautman, également ingénieur d'environnement, et Emil Fisher, ingénieur de logiciel, nous avons commencé à construire des algorithmes spatiaux permettant de cartographier les données sur la pollution atmosphérique et de les transformer en conseils pratiques pour les entreprises, les municipalités et bien sûr les utilisateurs finaux.
RK: 92% de la population mondiale vit dans des zones qui ont des niveaux malsains de la pollution atmosphérique, selon l'OMS, et la pollution de l' air est considéré comme « le tueur silencieux « , tuant 7 millions de personnes par an dans le monde.
En tant qu'êtres humains, nous trouvons très difficile de lutter contre un problème que nous ne pouvons pas voir, et la pollution de l'air est souvent invisible. Alors que nous pouvons parfois voir des polluants, il y a aussi des polluants qui ne sont pas visibles, qui n'ont pas d'odeur, mais qui peuvent être très néfastes pour notre santé.
Donc, le premier défi est de rendre visible la pollution de l'air, et ensuite, nous devons offrir des conseils simples et pratiques que les gens peuvent prendre pour améliorer leur santé. Souvent, les gens peuvent facilement réduire leur exposition aux polluants atmosphériques nocifs en restant simplement à l'intérieur, en fermant les fenêtres et en activant un dispositif de filtration de l'air.
Un problème plus technique en ce qui concerne les données sur la pollution de l'air est sa disponibilité et sa pertinence. De nombreux gouvernements du monde ont des stations de surveillance, mais ces stations, avec leurs capteurs, sont extrêmement chères. Il en résulte une distribution relativement clairsemée des capteurs, avec deux résultats: 1) les stations ne sont souvent placées que dans des zones à forte densité de population - mais ce ne sont pas les seuls endroits où les gens vivent et certainement pas les seuls endroits pollution - et 2) le nombre limité de stations contribue à une image partielle de la qualité de l'air dans une région donnée.
Alors, comment pouvons-nous fournir des informations sur la qualité de l'air basées sur la localisation à des milliards de personnes à travers le monde?
Nous collectons les données des stations gouvernementales, les intégrons à d'autres données pertinentes sur la qualité de l'air, telles que la météo locale, le trafic, les données satellitaires, les modèles de dispersion de l'air et plus encore, et utilisons des algorithmes pour interpoler et modéliser les niveaux de pollution atmosphérique.
Le résultat de l'exploitation des mégadonnées et des méthodes d'apprentissage automatique est que nous sommes en mesure de fournir des données très précises et en temps réel sur la pollution de l'air dans 67 pays (et nous en ajoutons encore!) Sur la résolution d'un blocage urbain . Avec cette information en main, présentée d'une manière unifiée, intuitive et visuelle, les gens et les entreprises peuvent commencer à prendre de meilleures décisions pour leur santé quand il s'agit de l'air qu'ils respirent.
Prédiction # 1: Intégrer Big Data
L'avenir des villes intelligentes s'articulera autour de la capacité de combiner des données provenant de diverses sources pour prendre de meilleures décisions dans plusieurs domaines de notre vie et pour créer de meilleures efficiences. Les données sur la pollution peuvent, par exemple, avoir une incidence sur le transport ou la mobilité des personnes et des choses, les décisions relatives à la consommation d'énergie pour l'éclairage des véhicules, les heures de travail, etc.
L'utilisation de Big Data peut aider à orienter les initiatives d'urbanisme pour aider à réduire plus efficacement l'exposition à la pollution aux moments les plus importants et dans des endroits optimaux. Par exemple, la décision de construire une nouvelle école ou un nouvel hôpital en fonction de la source de la pollution de l'air, ou d'aller à l'école dans une zone très polluée, peut augmenter considérablement les risques d'asthme chez les enfants. De même, les hôpitaux dans les zones polluées ont signalé la probabilité de résultats moins bons pour les patients. Nos villes devraient être construites de la manière la plus efficace possible en matière d'énergie et de santé.
Une ville qui veut améliorer la santé et l'expérience de ses citoyens en influençant la planification urbaine devra utiliser non seulement des données de capteurs individuels («terrain») des stations déployées par les gouvernements, mais aussi intégrer l'IoT et les grandes données en cherchant plus d'éléments qui influent sur la qualité de l'air.
Prédiction # 2: le consommateur-citoyen informé
Il ne fait aucun doute que le consommateur averti a augmenté, ce qui a entraîné une demande accrue de données facilement disponibles, accessibles, en temps réel et précises dans presque tous les domaines de la vie, y compris la santé et la sécurité personnelles. Les données environnementales sont de plus en plus disponibles et plus accessibles via des sources fiables, ce qui permet d'accumuler de grandes quantités de données environnementales.
Prédiction # 3: plus de capteurs
Cette troisième prédiction est étroitement liée au n ° 2, à la hausse du consommateur averti, et au n ° 1, au big data. Le besoin de données pourrait naturellement conduire à l'achat de capteurs plus petits et plus personnels, car il semble logique que plus de capteurs égalent plus de données. Cependant, les capteurs mesurent la qualité de l'air dans un endroit précis à un moment précis, ce qui nécessite une généralisation de ces mesures pour améliorer la couverture spatiale. Comme la qualité de l'air fluctue plus rapidement que la météo au cours de la journée, il y a des heures où l'air est plus pollué, et différentes zones peuvent être affectées différemment en peu de temps. De plus, pendant la journée il y a des heures et des zones où la qualité de l'air change radicalement.
Il ne suffit pas d'ajouter plus de capteurs pour résoudre le problème. Au contraire, incorporer l'apprentissage automatique et le big data peut aider à obtenir une image plus complète de ce que respirent les gens. Par exemple, BreezoMeter utilise des algorithmes d'interpolation spatiale uniques (brevet en instance) associés à des algorithmes de dispersion de pointe pour calculer 7,1 milliards de calculs composés par heure afin de calculer les concentrations de 13 types de polluants différents et fournir un indice de qualité de l'air uniforme. ), précis à moins de 300 mètres. C'est le caractère unique de l'analyse en temps réel, que les citoyens des futures villes intelligentes ne feront pas de compromis.
Tendance n ° 1: Capteurs connectés - Construire une autre couche de données
S Maller et capteurs connectés moins chers font leur apparition sur le marché, même si elles sont encore moins précis et moins réglementé que les stations de surveillance de l' air officiels déployés par les municipalités / gouvernements. Les données collectées à partir de ces capteurs plus largement installés (et parfois mobiles) soutiendront davantage la collecte de données massives (ouvertes), mais uniquement en conjonction avec les capteurs plus établis qui existent aujourd'hui. En outre, il sera important d'incorporer leurs données en tant que source de données supplémentaire, plutôt que de se substituer aux grands modèles de données et d'apprentissage automatique. Alors que les petits capteurs représentent une tendance et peut-être une grande partie de l'avenir, il est important de noter que beaucoup de gouvernements font déjà beaucoup avec l'infrastructure existante et les partenaires qui peuvent mobiliser la puissance du Big Data.
Tendance n ° 2: Véhicules électriques
Les véhicules électriques et même les drones sont aussi des tendances qui contribueront à rendre les villes intelligentes plus efficaces et potentiellement plus saines pour leurs populations, car les gains en efficience peuvent se traduire par une meilleure qualité de l'air et donc une meilleure santé.
Tendance n ° 3: meilleure surveillance de l'air et qualité
La surveillance de la qualité de l'air en temps réel et sur site permettra aux citoyens de faire des choix meilleurs et plus éclairés sur la façon dont ils passent leur temps à l'intérieur ou à l'extérieur. Enfin, les appareils connectés seront mieux équipés pour aider à purifier l'air dans les environnements immédiats afin de réduire l'exposition des personnes aux polluants atmosphériques nocifs.
RK: Il y a une combinaison de deux facteurs. Premièrement, les villes font maintenant face à des défis très importants en matière de transport, de gaspillage et de pollution. Ce sont les 3 défis que les villes doivent prioriser. Deuxièmement, la population augmente et il devient de plus en plus compliqué de résoudre les défis ci-dessus. Plus de personnes signifie plus de congestion, plus de gaspillage et plus de pollution. Le Big Data et l'apprentissage automatique peuvent répondre à ces défis s'ils sont manipulés avec sagesse et avec une forte expertise.
Les villes intelligentes passent d'un modèle traditionnel d'organisation fondée sur le silo à un modèle de prestation de services intégré plus collaboratif. Les villes collaboreront entre elles pour stimuler l'innovation dans les villes intelligentes en établissant des partenariats entre elles.
Les villes intelligentes émergeront en tant que grandes plateformes de données volumineuses avec, entre autres types de données, des données environnementales collectées, analysées et surveillées en temps réel par un centre de surveillance central et des sociétés commerciales. Ces informations seront utilisées pour prendre des décisions plus éclairées sur la manière d'améliorer la qualité de vie des citoyens, optimiser les opérations des villes et encourager les plateformes de données ouvertes et le crowdsourcing.
L'ambition de Ran Korber est d'améliorer la santé et la qualité de vie de milliards de personnes dans le monde en fournissant des données de qualité de l'air très précises et exploitables. Il est cofondateur et PDG de BreezoMeter, la principale société d'analyse de la qualité de l'air, qui a été élue l'une des dix premières entreprises prometteuses d'Israël en 2015 et a été nommée dans le prestigieux Global Cleantech 100 de CTG (Cleantech Group). Parmi de nombreux autres prix et distinctions, BreezoMeter a été nommée l'une des Efficient Fifty 2017 - des entreprises qui veulent avant tout être plus intelligentes et plus efficaces - par JMP Securities.
Ran a étudié au Technion, l'Institut israélien de technologie, classé parmi les 100 meilleures universités du monde. Là, il a reçu un B.Sc. en génie de l'environnement, a remporté le premier prix en 2011 parmi les projets d'énergie renouvelable parrainés par l'Israel Sustainable Energy Society. Alors qu'il étudiait encore au Technion, Ran devint le premier directeur de l'environnement de nombreuses usines chimiques appartenant à Israel Chemicals Ltd (ICL), qui représentait une multinationale manufacturière.
Largement voyagé, Ran a rencontré l'ancien président américain Obama lors du Global Entrepreneurship Summit (GES) 2015 à Nairobi, au Kenya, où il a été invité à parler au nom de BreezoMeter, et a également rencontré d'autres entrepreneurs célèbres tels que Brian Chesky, PDG d'Airbnb.
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