Pole saladus, et tehisintellekt ja tehnoloogia on viimasel ajal kiiresti arenenud, kasutades selliseid rakendusi nagu CAPTCHA, mis takistavad robotitel saitidele juurdepääsu, termostaadid, mis kohanduvad meie päevakavadega või isegi algoritme, mis võiksid valida meie jaoks potentsiaalsed puhkusekohad.
Aga mis siis, kui masinõpet saaks kasutada väljaspool niši või individuaalset konteksti? Tehisintellekti sammu võrra kaugemale võtmine ja selle rakendamine meie linnades ja infrastruktuurides võib parandada toimimise tõhusust, aidata kaasa säästva arenguga seotud jõupingutustele, linnaplaneerimisele ja muule. Allpool uurime mõningaid viise, kuidas masinõpet saab kasutada meie linnade täiustamiseks ja üldisemaks muutmiseks.
AI kasutamine süsiniku jalajälgede arvestamiseks
Sageli kuuleme erinevatest meediavormidest, et peaksime püüdma vähendada oma individuaalset ja kollektiivset süsiniku jalajälge – aga kuidas saavad linnad ja organisatsioonid täpselt arvutada oma panust süsinikdioksiidi heitkogustesse? Kokkuvõttes võib süsiniku jalajälje jagada kolme kategooriasse – organisatsiooni või linna tegevusest tulenevad otsesed heitkogused (1. ulatusega heitmed), linna juhtimiseks vajaliku elektrienergia tootmisega seotud heide (2. ulatus) ja tarbimisest tulenevad heitmed. ja linnatoote tootmine (3. ulatusega heitmed), mis hõlmavad eelnevaid tarnijaid ja alltarbijaid (nt linnaelanikke)1.
Kuigi andmete hankimine ja töötlemine on väljakutse, töötavad mitmed alustavad ettevõtted välja tööriistu, mis mitte ainult ei mõõda heitkoguseid, vaid aitavad välja töötada (andmetel põhinevaid) plaane heitkoguste vähendamiseks, näiteks säästvamate ja teadlike otsuste tegemise kaudu. või elujõulistele taastuvatele energiaallikatele ülemineku kaudu. Paljud ettevõtted kasutavad platvorme nagu Spark 3.0, et aidata andmetöötlust, kuid see osutub siiski keeruliseks.
Üks konkreetne ettevõte Watershed loodab, et suudab luua tööriista, mille abil algandmed annavad ülevaate ja konkreetseid meetmeid süsinikdioksiidi heitkoguste vähendamiseks.
Põuariski hindamine ja prognoosimine
Kliimamuutuste tõusu tõttu muutuvad üha levinumaks raskemad ilmastikunähtused, nagu põud. Üldiselt on põud aastatel 1.5–1988 maailmale maksma läinud 2017 miljonit dollarit ja sellest tulenev toidupuudus on põhjustanud sadu tuhandeid surmajuhtumeid, kui mitte rohkem.2 Tehisintellektil põhineva prognoosimise abil saab parandada põuadega seotud otsuste langetamist ning kasutada paremaid meetodeid ja ajastust, et tagada optimaalne veeressursside jaotamine ja teabe levitamine enne põuasündmusi.
Üks näide AI-st, mida kasutatakse suure mõjuga ilmastikunähtuste ennustamiseks, on Gradient Boosted Regression Trees (GBRT) algoritm, milles leiti, et 75% juhtudest valisid professionaalsed ennustajad AI-põhise prognoosi inimese intuitsiooni asemel.2
Metsloomade kaitse
Üha enam on tõendeid suurandmete ja masinõppe kohta võib aidata säästa keskkonda. Erinevate loomade elupaikade säilitamine on linnades sama oluline kui troopilistes vihmametsades.
Tihti seavad looduskaitsjad ja ökoloogid kaameralõksud, et saada parem ülevaade, millised loomad mingis piirkonnas elavad, mis kellaajal nad ka aktiivsed on, ning jälgida inimese mõju elusloodusele. Kahjuks võtab kaadri käsitsi läbi vaatamine tohutult aega ja võib edasi lükata tegevusi, millest oleks kasu kohalikule taimestikule ja loomastikule. Siin on AI-algoritmid, näiteks loodud LAHENDAGE tule sisse – see AI-algoritm võib anda looduskaitsjatele reaalajas teada loomade olemasolust ning tuvastada peaaegu kohe kõik avastatud loomad, et saaks võimalikult kiiresti võtta asjakohaseid meetmeid. Lisaks saab selliseid algoritme nagu see kasutada ebaseadusliku tegevuse tuvastamiseks reaalajas, mis tähendab, et salaküttidel on loomade püüdmine keerulisem.
Õhukvaliteedi jälgimine ja ennustamine
Õhusaaste on kahjuks suur probleem kogu maailmas. Ainuüksi USA tekitas 2020. aastal umbes 68 miljonit tonni reostust4. Selline saaste suurendab astma ja muude hingamisteede probleemide esinemissagedust, eriti haavatavates elanikkonnarühmades, nagu väikelapsed ja eakad. Et aidata üldsusel paremini valmistuda halva õhukvaliteedi päevadeks ja võtta kasutusele tõhusad vastumeetmed, võidakse rakendada tehisintellektil põhinevaid õhukvaliteedi hoiatussüsteeme. Eelkõige põhineb Mo jt (2019) artiklis „Tehisintellektil põhinev uudne õhukvaliteedi varajase hoiatamise süsteem” välja pakutud tehisintellekti süsteem õhusaaste prognoosimudelil ja õhukvaliteedi hindamismudelil.5 Selle süsteemi kaudu saab rakendada varajase hoiatamise süsteemi õhukvaliteedi osas ning mille abil saab andmeid analüüsida ja kasutada mõistlike vastumeetmete loomiseks lisaks ennustustele. õhukvaliteedi tulevikus.
AI-põhine parkimisseire.
Üks paljudes linnades levinud probleem on parkimine. Kui olete kunagi rahvast täis parklas ringi tiirutanud ja koha otsinud, pakub see konkreetne tehisintellekti rakendus teile tõenäoliselt huvi. Tehisintellekt aitab monitoride ja andurite abil hinnata parkimismajade täituvust reaalajas – kui vabu kohti ei ole, teavitatakse külastajaid sellest, et nad ei peaks raiskama aega krundil ringi tiirutades.6 Lisaks saab eriti suurte parkimiskohtade AI-algoritme kasutada külastajate suunamiseks vabadele kohtadele, säästes ühtlasi aega.
Nutikaid parkimissüsteeme saab kasutada ka suure aktiivsuse aja mõõtmiseks parkimise täituvuse alusel, et ettevõtted saaksid paremini valmistuda nii tipptundideks kui ka aegudeks, mil on vähe parkimist ja seega ka klientide aktiivsust.
Elektrisõidukite laadimise optimeerimine
Kuna ühistranspordisõidukid muutuvad traditsiooniliste fossiilkütuste asemel elektrikütuseks, tuleb arvestada üsna paljude asjadega, nagu akuhoidla, elektrigeneraatori varundamine ja nende sõidukite laadimissüsteemi loomine või kohandamine. . Lisaks on mitu muutujat, mis määravad sõiduki kasutatava energiakoguse ja kulu, näiteks ilmastiku- ja liiklustingimused, maja ja liikvel laadimise ning tippnõudluse piirangud, et nimetada vaid mõnda.7 Kui linnad võtaksid kasutusele tehisintellekti toega energia optimeerimise süsteemi, saaks kulud minimeerida, arvutades eelnevalt välja vajalike energiaallikate ja rajatiste hulga ning integreerides taastuvad energiaallikad sõidukite laadimiseks.
Lisaks võib tehisintellekti integreerimine aidata pikendada elektrisõidukite aku kasutusaega, võttes samal ajal arvesse tootjapõhiseid piiranguid ja reaalajas tingimusi, et optimeerida laadimistaset ja minimeerida lagunemise taset.7 Üks võimalus seda teha oleks AI-algoritmid, mis hoiatavad ühistranspordiettevõtet tavapärasest madalamate elektrihindade eest, aga ka sõidukite laadimismahu eest, et ükski aku ei oleks üle laetud.
Elektrivõrgu jõudluse parandamine
Olenevalt sellest, kus te maailmas elate, võite nutikate võrkudega juba tuttav olla. Nutivõrk viitab kaasaegsele elektrisüsteemile, milles on andurid, automaatika, side ja arvutid, et parandada elektrisüsteemi efektiivsust, töökindlust ja ohutust. Nutikad võrgusüsteemid võivad linnale kasu tuua mitmel viisil, sealhulgas8:
- Automaatne marsruudi muutmine, kui süsteemis esineb kõrvalekaldeid.
- Taastuvenergiasüsteemide ja klientidele kuuluvate elektritootmissüsteemide suurem integreerimine
- Tõhusam elektriülekanne
- Kommunaalteenuste väiksemad kasutus- ja halduskulud.
- Vähendatud tippnõudluse määrad.
- Täiustatud võrgu turvalisus
Kiirem toite taastamine pärast toitehäireid (mis on kriitilise tähtsusega raskete ilmastikunähtuste, nagu lumetormid või kuumalained) korral.
Avalik turvalisus
Kui inimsilmadel on võimatu jälgida kõiki linna turvavooge, võib tehisintellekt aidata – näiteks võib tehisintellekt tõlgendada tänavakaamerate mikrofonisisendit relvalaskude või muude hädadele viitavate helidena. Sellistes olukordades saavad tehisintellekti algoritmid hoiatada hädaabiteenuste operaatoreid asukohaandmete ja muude vajalike andmetega, et otsustada, kas hädaabiteenistused välja saata või mitte. Digitaalmärke saab reaalajas värskendada, et hoiatada avalikkust olukordadest, mis nõuavad tähelepanu, nagu üleujutused või muud hädaolukorrad. Teine viis, kuidas tehisintellekti saab avaliku turvalisuse parandamiseks kasutada, on valgusfooride juhtimine, et vabastada tee esmareageerijatele, mitte loota politseijõudude kohalejõudmisele.
viited
[1] R. Toews, Need on idufirmad, kes rakendavad AI-d kliimamuutuste vastu võitlemiseks (2021), Forbes.
[2] C. Huntingford, ES Jeffers, MB Bonsall, HM Christensen, T. Lees, H. Yang, Masinõpe ja tehisintellekt aitavad kaasa kliimamuutuste uurimisele ja nendeks valmisolekule (2019), IOPScience.
[3] Smart Parks, Tehisintellekt eluslooduse kaitses (2019).
[4] Ameerika Ühendriikide Keskkonnakaitseagentuur, Õhukvaliteet – riiklik kokkuvõte (2021).
[5] X. Mo, L. Zhang, H. Li, Z. Qu, Uudne tehisintellektil põhinev õhukvaliteedi varajase hoiatamise süsteem (2019), International Journal of Environmental Research and Public Health.
[6] N. Joshi, AI-põhised parkimissüsteemid võivad lahendada parkimisprobleeme. Siin on, kuidas. Alleriin.
[7] Säästev buss, Tehisintellekt kui vahend sõidukite laadimise optimeerimiseks. Intervjuu BluWave-aiga (2020).
[8] SmartGrid.Gov, Nutikas võrk (2021).
- 2019
- 2020
- 2021
- 7
- konto
- raamatupidamine
- tegevus
- aktiivne
- Ad
- AI
- Eesmärk
- algoritm
- algoritme
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- eraldamine
- loomad
- taotlus
- rakendused
- PIIRKOND
- ümber
- artikkel
- tehisintellekti
- auto
- Automaatika
- Varundamine
- patareid
- aku
- aku hoiustamine
- Big andmed
- Kiirendatud
- eest
- ehitama
- buss
- ettevõtted
- Kaamerad
- süsinik
- süsinikdioksiidi heitkoguseid
- süsiniku jalajälg
- juhtudel
- põhjustatud
- väljakutse
- muutma
- tasu
- laetud
- laadimise
- Lapsed
- Linnad
- Linn
- Kliimamuutus
- ühine
- KOMMUNIKATSIOON
- Ettevõtted
- ettevõte
- arvutid
- Tarbijad
- tarbimine
- sisu
- kulud
- loomine
- andmed
- Otsuse tegemine
- viivitus
- Nõudlus
- arendama
- digitaalne
- Saatmine
- Tõhus
- efektiivsus
- eakas
- Starter
- elektriauto
- elektriautod
- elekter
- Heitkoguste
- energia
- keskkonna-
- Environmental Protection Agency
- sündmused
- kulud
- esimene
- toit
- Forbes
- fossiilsete kütuste
- tulevik
- Üldine
- võre
- Kasvavad
- suunata
- Tervis
- Suur
- maja
- Kuidas
- Kuidas
- HTTPS
- sajad
- idee
- identifitseerima
- ebaseaduslik
- mõju
- info
- integratsioon
- Intelligentsus
- huvi
- rahvusvaheliselt
- Intervjuu
- intuitsioon
- küsimustes
- IT
- suur
- õppimine
- Tase
- kohalik
- liising
- masinõpe
- Tegemine
- juhtimine
- Meedia
- miljon
- mudel
- järelevalve
- liikuma
- NIH
- tegutsevad
- Operations
- et
- organisatsioon
- Muu
- parkimine
- pargid
- planeerimine
- Platvormid
- plugin
- Politsei
- vaene
- võim
- ennustus
- Ennustused
- Toodetud
- Toode
- Produktsioon
- kaitse
- osutub
- avalik
- rahvatervise
- ühistransport
- kvaliteet
- Rates
- Töötlemata
- algandmed
- vähendama
- regressioon
- taastuv energia
- teadustöö
- ressurss
- Oht
- riskianalüüsi
- jooks
- ohutus
- säästmine
- turvalisus
- andur
- teenused
- komplekt
- Saidid
- nutikas
- So
- Kaubandus-
- Asutamine
- Alustavatel
- Ühendriigid
- ladustamine
- tänav
- Tarnijate
- Jätkusuutlikkus
- jätkusuutlik
- süsteem
- süsteemid
- Tehnoloogia
- Tulevik
- maailm
- aeg
- tonni
- jälgida
- liiklus
- transiit
- transportida
- Ühendatud
- Ühendriigid
- linna-
- kommunaalteenused
- sõiduk
- Sõidukid
- Haavatav
- Vesi
- Wildlife
- jooksul
- maailm
- X
- saak