Проблемы городов, которые решают Искусственный Интеллект и Интернет вещей

Проблемы городов, которые решают Искусственный Интеллект и Интернет вещей
© Travel + Leisure

Исходя из статистики, приведенной ООН – более половины всего населения мира проживает в городах. Ближе к 2050 году эта цифра должна достичь 2/3.

Чем больше людей, тем меньше таких ресурсов, как энергия и вода. От такого количества человек страдает транспортная система, окружающая среда, государственные бюджеты и многие другие важные структуры города.

Однако некоторые важные проблемы, которые встречаются во всех городах повсеместно, могут быть решены при помощи Интернета вещей и Искусственного Интеллекта.

Проблема 1: мобильность. Как объединить людей и улучшить их жизнь

© The Drive
© The Drive

Стремительный рост урбанизации и населения влечет за собой все больше проблем, относящихся к мобильности в городе. Электрические цепи уже страдают от перенаселения. Например, перегруженность обходится Европейском Союзу в €100 млрд ежегодно.

Проблема мобильности проявляется не только в пробках, но и в недоступности общественного транспорта в некоторых районах из-за неверной расстановки станций. Для решения этой проблемы предлагаются различные варианты, в том числе и велосипеды.

Поэтому администрация города должна понимать то, каким образом люди передвигаются по городу. Это нужно для того, чтобы распланировать велосипедные маршруты, правильно расположить светофоры и станции общественного транспорта. Также потребуется оптимизация графика.

Интернет вещей и Искусственный Интеллект помогут решить основные причины проблем, связанных с городской мобильностью. Ниже вы можете ознакомиться с некоторыми решениями:

  • Оптимизация станций общественного транспорта при помощи датчиков. Последние позволят водителям узнавать нахождение ближайших станций Чем быстрее водитель будет находить станцию общественного транспорта, тем меньше будет пробок. Также уменьшится объем вредных веществ, выделяемых автомобилями.
  • Полный анализ передвижения. Для этого нужно проанализировать данные со смартфонов. И если они будут синхронизированы с городским окружением, то их ценность возвысится в несколько раз. В умном городе смартфоны могут быть подключены к умным скамейкам и светофорам. Проанализировав все эти данные можно создать решение, эффективность которого невозможно поставить под сомнение.
  • Эффективное планирование обслуживания дорог и улучшение транспортных сетей при помощи Интернета вещей. Дефекты дорог могут быть выявлены при помощи умных велосипедов и датчиков. График ремонтных работ может быть скорректирован при помощи специальных датчиков. Нужно это для того, чтобы не нарушить движение автомобилей.

Существует еще множество сценариев, в которых Интернет вещей может помочь улучшить мобильность в городе. Кстати, при повышении мобильности улучшается и качество воздуха. Исходя из статистических данных Еврокомиссии проблемы городской мобильности являются причиной 40% всех выбросов автомобилями углекислого газа, а также 70% других загрязняющих веществ.

Проблема 2: загрязнение воздуха. Как верно спланировать процессы и сократить загрязнение

© Solar Impulse Foundation
© Solar Impulse Foundation

Городская администрация пытается справиться с загрязнением воздуха, но эти попытки не всегда эффективны. Качество воздуха, которым мы дышим ухудшается из-за целого ряда факторов. Повсеместная урбанизация несет за собой огромные проблемы для экологии.

Помимо вреда нашему здоровью, загрязнения наносят урон экономке. К примеру, за 2018 год расходы на очистку воздуха от загрязнений для Национальной службы здравоохранения и социального обеспечения в Англии, составили £157 млн. Последние результаты исследований говорят о том, то эта сумма может достичь £18.6 млрд к 2035 году.

Искусственный Интеллект и Интернет вещей позволят городским службам быстро находить самые загрязненные точки, выявлять причины загрязнения и определять последствия для граждан. Пользуясь этой информацией в режиме реального времени, городская администрация может решить, куда нужно инвестировать средства для борьбы с загрязнениями.

Более того, если данные от распределенных датчиков, анализирующих качество воздуха, будут объединены с анонимными мобильными данными, то они станут ещё ценнее. Администрация сможет создать новые пешеходные и велосипедные маршруты, удобно расположить зарядные станции для электромобилей и места для парковки. И всё это с учетом того, что эти постройки будут минимально влиять на качество воздуха.

Города получат необходимые инструменты, которые позволят оптимизировать решения, основываясь на данных, получаемых в режиме реального времени.

Проблема 3: уход за социально уязвимыми слоями населения

© Hungary Today
© Hungary Today

Вместе с увеличением продолжительности жизни, увеличилось и количество пожилых людей. Расходы на уход за пожилыми людьми растут достаточно быстро. Только в Великобритании более 190 тысяч человек в возрасте 65 лет и старше будут нуждаться в уходе к 2035 году. А это значит, что общее количество социально уязвимого населения увеличится на 86%.

Высокие расходы на содержание таких людей берут на себя либо семьи, либо городской совет. Но услуги, оказываемые таким людям чаще всего непрактичны и малоэффективны. Городской совет должен отправлять своих сотрудников на осмотр пожилых людей три раза в день. Без развития технологий, масштабирование таких услуг – невозможно.

Сейчас на рынке существует много продуктов, поддерживающих Интернет вещей. Они могут помочь местным властям установить удаленный контроль за условиями жизни социально уязвимых людей. Также городской совет будет уведомляться о том, принимал ли тот или иной гражданин лекарства или нет. Удаленный контроль позволит избежать многих инцидентов. Специалисты получат больше свободного времени, которое будет расходоваться на предоставление более важных услуг. Сейчас я расскажу о лучших разработках, основанных на Интернете вещей и Искусственном Интеллекте:

  • Умные часы для пожилых людей, которые обладают функцией GPS-трекинга, датчиками для контроля здоровья и средствами уведомления.
  • Устройства, отслеживающие движения, температуру, влажность в помещении и уровень шума. Такое устройство изучает поведение человека в доме, применяя при этом алгоритмы машинного обучения. В случае неожиданных инцидентов эти устройства уведомляют ответственных лиц, ими могут быть члены семьи, работники городских служб и т.д.
  • Умные счетчики, которые могут отслеживать расход воды и электроэнергии. Машинное обучение позволяет выявлять нарушения в стандартном шаблоне действий владельца. Устройство ориентируется на повседневные действия, в случае невыполнения которых, оно уведомляет ответственных лиц.

Все эти решения по уходу за пожилыми людьми могут работать пассивно без необходимости стороннего вмешательства.

Источник: AIBusiness.