Nu este un secret pentru nimeni faptul că inteligența artificială și tehnologia s-au dezvoltat rapid în ultima vreme, cu aplicații precum CAPTCHA care împiedică roboții să acceseze site-uri, termostate care se adaptează programelor noastre zilnice sau chiar algoritmi care ar putea alege destinații potențiale de vacanță pentru noi.
Dar dacă învățarea automată ar putea fi utilizată dincolo de contexte de nișă sau individuale? Făcând un pas mai departe inteligența artificială și implementând-o în orașele și infrastructurile noastre are potențialul de a îmbunătăți eficiența operațională, ajutând la eforturile de sustenabilitate, planificare urbană și multe altele. Mai jos, vom explora câteva dintre modalitățile prin care învățarea automată poate fi folosită pentru a îmbunătăți orașele noastre și a le face mai inteligente în general.
Utilizarea inteligenței artificiale pentru a ține cont de amprenta de carbon
De multe ori, vom auzi de la diverse forme de media că ar trebui să ne propunem să ne reducem amprenta de carbon individuală și colectivă – cu toate acestea, cum își pot calcula cu exactitate orașele și organizațiile contribuțiile la emisiile de carbon? În general, amprenta de carbon poate fi împărțită în trei categorii – emisii directe din operațiunile organizației sau ale orașului (emisii din domeniul 1), emisii care sunt legate de generarea de energie electrică necesară pentru funcționarea orașului (emisii din domeniul 2) și emisii din consum. și producția de produse urbane (emisii din domeniul 3), care implică furnizorii din amonte și consumatorii din aval (de exemplu, locuitorii orașului)1.
Deși obținerea și procesarea datelor este o provocare, mai multe companii start-up dezvoltă instrumente care nu numai că vor cuantifica emisiile, ci și vor ajuta la elaborarea de planuri (pe baza datelor) cu privire la modul de reducere a emisiilor, cum ar fi prin stabilirea unor decizii mai sustenabile și informate. sau prin trecerea la surse de energie regenerabile viabile. Multe companii folosesc platforme precum Spark 3.0 pentru a ajuta la procesarea datelor, dar încă se dovedește provocator.
O companie anume, Watershed, speră să poată construi un instrument în care datele brute pot oferi informații și acțiuni concrete în care emisiile de carbon sunt reduse.
Evaluarea și previziunea riscului de secetă
Odată cu creșterea schimbărilor climatice, evenimentele meteorologice mai severe, cum ar fi seceta, devin din ce în ce mai răspândite. În general, secetele au costat întreaga lume 1.5 milioane de dolari în perioada 1988-2017, iar insecuritatea alimentară rezultată a provocat sute de mii de morți, dacă nu chiar mai mult.2 Prin predicția bazată pe inteligența artificială, se poate îmbunătăți procesul de luare a deciziilor cu privire la secetă și se pot folosi metode și calendare mai bune pentru a asigura o alocare optimă a resurselor de apă și diseminarea informațiilor înaintea evenimentelor de secetă.
Un astfel de exemplu de utilizare a IA pentru prezicerea evenimentelor meteorologice cu impact puternic este algoritmul Gradient Boosted Regression Trees (GBRT), în care s-a constatat că, în 75% din cazuri, prognoza bazată pe inteligență artificială a fost aleasă față de intuiția umană de către prognozatorii profesioniști.2
Conservarea vieții sălbatice
Există dovezi din ce în ce mai mari pentru datele mari și învățarea automată poate ajuta la salvarea mediului. Păstrarea habitatelor pentru diferite animale este la fel de importantă în orașe ca și în pădurile tropicale.
De multe ori, ecologiștii și ecologiștii vor instala capcane pentru a-și face o idee mai bună despre ce animale trăiesc într-o zonă, la ce oră sunt active și pentru a monitoriza impactul uman asupra vieții sălbatice. Din păcate, parcurgerea manuală a filmării necesită o cantitate enormă de timp și poate întârzia acțiunile care ar aduce beneficii florei și faunei locale. Acolo sunt algoritmi AI, cum ar fi cel creat de REZOLVA intrați – acest algoritm AI poate informa conservaționarii în timp real despre prezența animalelor, precum și poate identifica aproape imediat orice animal detectat, astfel încât acțiunile adecvate să poată fi luate cât mai curând posibil. În plus, algoritmi precum acesta pot fi utilizați pentru a detecta activități ilegale în timp real, ceea ce înseamnă că braconierii vor avea mai greu să captureze animale.
Monitorizarea și predicția calității aerului
Poluarea aerului este, din păcate, o problemă majoră la nivel global. Numai Statele Unite în 2020 au produs aproximativ 68 de milioane de tone de poluare4. O astfel de poluare contribuie la o incidență mai mare a astmului și a altor probleme respiratorii, în special la populațiile vulnerabile, cum ar fi copiii mici și persoanele în vârstă. Pentru a ajuta publicul larg să se pregătească mai bine pentru zilele de calitate proastă a aerului și pentru a pune în aplicare contramăsuri eficiente, pot fi implementate sisteme de avertizare privind calitatea aerului bazate pe inteligența artificială. În special, sistemul AI propus de Mo și colab., (2019) în articolul lor „A Novel Air Quality Early-Warning System Based on Artificial Intelligence” se bazează pe un model de predicție a poluării aerului, precum și pe un model de evaluare a calității aerului.5 Prin acest sistem poate fi implementat un sistem de avertizare timpurie în ceea ce privește calitatea aerului și în care datele pot fi analizate și utilizate pentru a crea contramăsuri rezonabile în plus față de previziunile privind calitatea aerului în viitor.
Monitorizarea parcării bazată pe inteligență artificială.
O problemă comună multor orașe este parcarea. Dacă ați fost vreodată frustrat să vă învârtiți într-o parcare plină în căutarea unui loc, această aplicație specială a inteligenței artificiale va fi probabil de interes pentru dvs. Inteligența artificială poate ajuta prin utilizarea monitoarelor și a senzorilor pentru a evalua ocuparea în timp real a parcării – dacă se întâmplă să nu fie niciun loc liber, atunci vizitatorii vor fi alertați, astfel încât să nu piardă timpul în jurul terenului.6 În plus, algoritmii AI în spațiile de parcare deosebit de mari pot fi folosiți pentru a ghida vizitatorii către zonele libere, economisind și timp.
Sistemele inteligente de parcare pot fi, de asemenea, utilizate pentru a măsura perioadele de activitate ridicată pe baza gradului de ocupare a parcării, astfel încât companiile să se poată pregăti mai bine pentru orele de vârf, precum și pentru perioadele de ocupare redusă a parcării și, prin urmare, prezența scăzută a clienților.
Optimizarea încărcării vehiculelor electrice
Pe măsură ce vehiculele de transport public trec de la a fi alimentate cu combustibili fosili tradiționali la a fi alimentate electric, există o serie de lucruri care trebuie luate în considerare, cum ar fi stocarea bateriei, backupul generatorului electric și crearea sau adaptarea unui sistem de încărcare pentru aceste vehicule. . În plus, există mai multe variabile care se referă la cantitatea și costul energiei pe care o folosește un vehicul, cum ar fi condițiile meteorologice și de trafic, încărcarea la domiciliu versus încărcarea din mers și constrângerile cererii de vârf, pentru a numi doar câteva.7 Dacă orașele ar adopta un sistem de optimizare a energiei activat prin inteligență artificială, cheltuielile ar putea fi reduse la minimum prin calcularea cantității de surse de energie și facilități necesare în avans, precum și prin integrarea surselor de energie regenerabilă pentru a încărca vehiculele, după caz.
În plus, integrarea inteligenței artificiale ar putea ajuta, de asemenea, la extinderea duratei de viață a bateriei vehiculelor electrice, ținând cont de constrângerile de la producător și de condițiile în timp real, în același timp, pentru a optimiza nivelul de încărcare, precum și pentru a minimiza nivelurile de degradare.7 O modalitate de a face acest lucru ar fi algoritmii AI care alertează compania de transport public cu privire la prețurile electrice mai mici decât cele obișnuite, dar și la suma pe care vehiculele ar trebui să fie încărcate astfel încât niciunul dintre baterii să nu fie supraîncărcat.
Îmbunătățirea performanței rețelei electrice
În funcție de locul în care locuiți în lume, este posibil să fiți deja familiarizați cu rețelele inteligente. O rețea inteligentă se referă la un sistem electric modern în care există senzori, automatizări, comunicații și computere pentru a îmbunătăți eficiența, fiabilitatea și siguranța unui sistem electric. Sistemele de rețea inteligentă pot aduce beneficii unui oraș în numeroase moduri, inclusiv8:
- Redirecționare automată atunci când există anomalii în sistem.
- Mai multă integrare a sistemelor de energie regenerabilă și a sistemelor de generare a energiei deținute de clienți
- Mai multă eficiență a transportului de energie electrică
- Costuri reduse de operare și management pentru utilități.
- Rate de cerere de vârf reduse.
- Securitate îmbunătățită a rețelei
Restabilirea mai rapidă a energiei după întreruperi de curent (care este esențială în evenimente meteorologice severe, cum ar fi furtunile de zăpadă sau valurile de căldură).
Siguranța publică
Când este imposibil ca ochiul uman să țină evidența tuturor fluxurilor de securitate dintr-un oraș, inteligența artificială poate ajuta – de exemplu, intrarea microfonului de la camerele stradale poate fi interpretată de AI ca împușcături de armă sau alte sunete care indică suferința. În astfel de situații, algoritmii AI pot alerta operatorii serviciilor de urgență cu date despre locație și orice alte date necesare pentru a decide să trimită sau nu serviciile de urgență. Semnalizarea digitală poate fi actualizată în timp real pentru a alerta publicul cu privire la situațiile care necesită atenție, cum ar fi inundațiile sau alte situații emergente. Un alt mod în care AI poate fi folosită pentru a îmbunătăți siguranța publică este prin controlul semafoarelor, pentru a elibera drumul primilor interventori, mai degrabă decât să se bazeze pe sosirea forțelor de poliție.
Referinte
[1] R. Toews, Acestea sunt startup-urile care aplică AI pentru a combate schimbările climatice (2021), Forbes.
[2] C. Huntingford, ES Jeffers, MB Bonsall, HM Christensen, T. Lees, H. Yang, Învățare automată și inteligență artificială pentru a ajuta cercetarea și pregătirea împotriva schimbărilor climatice (2019), IOPScience.
[3] Parcuri inteligente, Inteligența artificială în conservarea faunei sălbatice (2019).
[4] Agenția Statelor Unite pentru Protecția Mediului, Calitatea aerului – Rezumat național (2021).
[5] X. Mo, L. Zhang, H. Li, Z. Qu, Un sistem nou de avertizare timpurie a calității aerului, bazat pe inteligența artificială (2019), Jurnalul Internațional de Cercetare a Mediului și Sănătate Publică.
[6] N. Joshi, Sistemele de parcare bazate pe inteligență artificială pot rezolva problemele legate de parcare. Iată cum. Allerin.
[7] Autobuz durabil, Inteligența artificială ca mijloc de optimizare a încărcării vehiculelor. Un interviu cu BluWave-ai (2020).
[8] SmartGrid.Gov, Rețeaua inteligentă (2021).
- 2019
- 2020
- 2021
- 7
- Cont
- Contabilitate
- Acțiune
- activ
- Ad
- AI
- Urmarind
- Algoritmul
- algoritmi
- TOATE
- alocare
- animale
- aplicație
- aplicatii
- ZONĂ
- în jurul
- articol
- inteligență artificială
- Auto
- Automatizare
- Backup
- baterii
- acumulator
- stocarea bateriei
- Datele mari
- amplificat
- roboţii
- construi
- luați autobuzul
- întreprinderi
- camere video
- carbon
- emisiilor de carbon
- amprenta de carbon
- cazuri
- cauzată
- contesta
- Schimbare
- taxă
- încărcat
- încărcare
- Copii
- Oraşe
- Oraș
- Schimbarea climei
- Comun
- Comunicare
- Companii
- companie
- Calculatoare
- Consumatorii
- consum
- conţinut
- Cheltuieli
- Crearea
- de date
- Luarea deciziilor
- întârziere
- Cerere
- dezvolta
- digital
- Expediere
- Eficace
- eficiență
- Vârstnici
- electric
- vehicul electric
- vehicule electrice
- electricitate
- Emisiile
- energie
- de mediu
- agenție de protecție a mediului
- evenimente
- cheltuieli
- First
- alimente
- Forbes
- combustibili fosili
- viitor
- General
- Grilă
- În creştere
- ghida
- Sănătate
- Înalt
- casă
- Cum
- Cum Pentru a
- HTTPS
- sute
- idee
- identifica
- Ilegal
- Impactul
- informații
- integrare
- Inteligență
- interes
- Internațional
- Interviu
- intuiţie
- probleme de
- IT
- mare
- învăţare
- Nivel
- local
- locaţie
- masina de învățare
- Efectuarea
- administrare
- Mass-media
- milion
- model
- Monitorizarea
- muta
- NIH
- de operare
- Operațiuni
- comandă
- organizație
- Altele
- parcare
- parcuri
- planificare
- Platforme
- conecteaza
- Police
- sărac
- putere
- prezicere
- Predictii
- Produs
- Produs
- producere
- protecţie
- dovedește
- public
- sănătate publică
- transport public
- calitate
- tarife
- Crud
- date neprelucrate
- reduce
- regres
- energie regenerabila
- cercetare
- resursă
- Risc
- evaluare a riscurilor
- Alerga
- Siguranţă
- economisire
- securitate
- senzori
- Servicii
- set
- Centre de cercetare
- inteligent
- So
- Loc
- Discovery
- Startup-urile
- Statele
- depozitare
- stradă
- furnizori
- Durabilitate
- durabilă
- sistem
- sisteme
- Tehnologia
- Viitorul
- lumea
- timp
- Ton
- urmări
- trafic
- tranzit
- de transport
- Unit
- Statele Unite
- urban
- utilitati
- vehicul
- Vehicule
- vulnerabil
- Apă
- Wildlife
- în
- lume
- X
- Randament