यह कोई रहस्य नहीं है कि हाल के दिनों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और तकनीक तेजी से विकसित हो रही है, कैप्चा जैसे अनुप्रयोगों के साथ जो बॉट्स को साइटों तक पहुंचने से रोकते हैं, थर्मोस्टैट्स जो हमारे दैनिक शेड्यूल के अनुकूल होते हैं या यहां तक कि एल्गोरिदम जो हमारे लिए संभावित छुट्टी स्थलों का चयन कर सकते हैं.
लेकिन क्या होगा अगर मशीन लर्निंग का इस्तेमाल आला या व्यक्तिगत संदर्भों से परे किया जा सकता है? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को एक कदम आगे ले जाना और इसे हमारे शहरों और बुनियादी ढांचे में लागू करना परिचालन क्षमता में सुधार, स्थिरता के प्रयासों में सहायता, शहरी नियोजन और बहुत कुछ करने की क्षमता रखता है। नीचे, हम कुछ ऐसे तरीकों की खोज करेंगे जिनसे मशीन लर्निंग का उपयोग हमारे शहरों को बेहतर बनाने और उन्हें समग्र रूप से स्मार्ट बनाने के लिए किया जा सकता है।
कार्बन फुटप्रिंट्स के लिए एआई का उपयोग करना
कई बार, हम मीडिया के विभिन्न रूपों से सुनेंगे कि हमें अपने व्यक्तिगत और सामूहिक कार्बन पदचिह्नों को कम करने का लक्ष्य रखना चाहिए - हालांकि, शहर और संगठन कार्बन उत्सर्जन में अपने योगदान की सही गणना कैसे कर सकते हैं? कुल मिलाकर, कार्बन फुटप्रिंट को तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है - संगठन या शहर के संचालन से प्रत्यक्ष उत्सर्जन (स्कोप 1 उत्सर्जन), उत्सर्जन जो शहर को चलाने के लिए आवश्यक बिजली उत्पादन से संबंधित हैं (स्कोप 2 उत्सर्जन) और खपत से उत्सर्जन और शहर के उत्पाद का उत्पादन (स्कोप 3 उत्सर्जन), जिसमें अपस्ट्रीम आपूर्तिकर्ता और डाउनस्ट्रीम उपभोक्ता शामिल हैं (जैसे, शहर के निवासी)1.
डेटा प्राप्त करना और संसाधित करना एक चुनौती है, कई स्टार्ट-अप कंपनियां ऐसे उपकरण विकसित कर रही हैं जो न केवल उत्सर्जन को मापेंगे बल्कि उत्सर्जन को कम करने के तरीके पर योजनाओं (डेटा के आधार पर) विकसित करने में भी मदद करेंगे, जैसे कि अधिक टिकाऊ और सूचित निर्णय लेने के माध्यम से या व्यवहार्य अक्षय ऊर्जा स्रोतों पर स्विच करके। कई कंपनियां प्लेटफॉर्म का इस्तेमाल करती हैं डेटा प्रोसेसिंग में मदद करने के लिए स्पार्क 3.0 की तरह, लेकिन यह अभी भी चुनौतीपूर्ण साबित होता है।
एक विशेष कंपनी, वाटरशेड, एक ऐसा उपकरण बनाने में सक्षम होने की उम्मीद करती है जिसमें कच्चा डेटा अंतर्दृष्टि और ठोस कार्रवाई कर सके जिसमें कार्बन उत्सर्जन कम हो।
सूखा जोखिम आकलन और भविष्यवाणी
जलवायु परिवर्तन में वृद्धि के साथ, अधिक गंभीर मौसम की घटनाएं जैसे सूखा अधिक प्रचलित हो रही हैं। कुल मिलाकर, सूखे की वजह से 1.5-1988 के बीच दुनिया को 2017 मिलियन डॉलर का नुकसान हुआ है और इसके परिणामस्वरूप खाद्य असुरक्षा से सैकड़ों हजारों मौतें हुई हैं, यदि अधिक नहीं।2 कृत्रिम बुद्धि-आधारित भविष्यवाणी के माध्यम से, सूखे के संबंध में निर्णय लेने और बेहतर जल संसाधन आवंटन सुनिश्चित करने और सूखे की घटनाओं से पहले सूचना के प्रसार को सुनिश्चित करने के लिए बेहतर तरीकों और नियोजित समय में सुधार किया जा सकता है।
उच्च प्रभाव वाले मौसम की घटनाओं की भविष्यवाणी के लिए उपयोग किए जा रहे एआई का एक ऐसा उदाहरण ग्रेडिएंट बूस्टेड रिग्रेशन ट्री (जीबीआरटी) एल्गोरिदम है, जिसमें यह पाया गया कि 75% मामलों में, एआई-आधारित पूर्वानुमान पेशेवर पूर्वानुमानकर्ताओं द्वारा मानव अंतर्ज्ञान पर चुना गया था।2
वन्य जीवन की बातचीत
बड़े डेटा और मशीन लर्निंग के प्रमाण बढ़ रहे हैं पर्यावरण को बचाने में मदद कर सकता है. विभिन्न जानवरों के आवासों को संरक्षित करना शहरों के भीतर उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि उष्णकटिबंधीय वर्षावनों में।
कई बार, संरक्षणवादी और पारिस्थितिकीविद कैमरा ट्रैप लगाते हैं ताकि इस बात का बेहतर अंदाजा लगाया जा सके कि किसी क्षेत्र में कौन से जानवर रह रहे हैं, वे किस समय सक्रिय हैं और वन्यजीवों पर मानव प्रभाव की निगरानी के लिए। दुर्भाग्य से, मैन्युअल रूप से फुटेज के माध्यम से जाने में बहुत अधिक समय लगता है और उन कार्यों में देरी हो सकती है जो स्थानीय वनस्पतियों और जीवों को लाभान्वित करेंगे। यहीं पर एआई एल्गोरिदम जैसे कि किसके द्वारा बनाया गया है संकल्प आओ - यह एआई एल्गोरिथ्म संरक्षणवादियों को वास्तविक समय में जानवरों की उपस्थिति के बारे में बता सकता है और साथ ही किसी भी पाए गए जानवरों की लगभग तुरंत पहचान कर सकता है ताकि जल्द से जल्द उचित कार्रवाई की जा सके। इसके अतिरिक्त, इस तरह के एल्गोरिदम का उपयोग वास्तविक समय में अवैध गतिविधि का पता लगाने के लिए किया जा सकता है, जिसका अर्थ है कि शिकारियों को जानवरों को पकड़ने में अधिक कठिन समय होगा।
वायु गुणवत्ता निगरानी और भविष्यवाणी
वायु प्रदूषण दुर्भाग्य से विश्व स्तर पर एक बड़ा मुद्दा है। अकेले संयुक्त राज्य अमेरिका ने 2020 में लगभग 68 मिलियन टन प्रदूषण का उत्पादन किया4. इस तरह का प्रदूषण अस्थमा और अन्य श्वसन संबंधी समस्याओं की उच्च घटनाओं में योगदान देता है, विशेष रूप से कमजोर आबादी जैसे छोटे बच्चों और बुजुर्गों में। खराब वायु गुणवत्ता वाले दिनों के लिए आम जनता को बेहतर ढंग से तैयार करने में मदद करने के लिए और प्रभावी प्रतिवाद करने के लिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित वायु गुणवत्ता चेतावनी प्रणाली लागू की जा सकती है। विशेष रूप से, Mo et al।, (2019) द्वारा अपने लेख 'ए नोवेल एयर क्वालिटी अर्ली-वार्निंग सिस्टम बेस्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस' द्वारा प्रस्तावित AI सिस्टम एक वायु प्रदूषण भविष्यवाणी मॉडल के साथ-साथ एक वायु गुणवत्ता मूल्यांकन मॉडल पर आधारित है।5 यह इस प्रणाली के माध्यम से है जिसमें वायु गुणवत्ता के संबंध में एक पूर्व चेतावनी प्रणाली लागू की जा सकती है और जिसमें डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है और पूर्वानुमानों के अलावा उचित प्रतिवाद बनाने के लिए उपयोग किया जा सकता है। हवा की गुणवत्ता भविष्य में.
एआई आधारित पार्किंग निगरानी।
कई शहरों में एक आम समस्या पार्किंग है। यदि आप कभी भी किसी स्थान की तलाश में भरी हुई पार्किंग में चक्कर लगाने से निराश हुए हैं, तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता का यह विशेष अनुप्रयोग शायद आपके लिए रुचिकर होगा। पार्किंग गैरेज में रीयल टाइम ऑक्यूपेंसी का आकलन करने के लिए मॉनिटर और सेंसर का उपयोग करके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मदद कर सकता है - यदि कोई रिक्ति नहीं होती है, तो आगंतुकों को सतर्क कर दिया जाएगा ताकि उन्हें बहुत चक्कर लगाने में समय बर्बाद न करना पड़े।6 इसके अतिरिक्त, विशेष रूप से बड़े पार्किंग स्थानों में एआई एल्गोरिदम का उपयोग आगंतुकों को रिक्ति के क्षेत्रों में मार्गदर्शन करने के लिए किया जा सकता है, साथ ही समय की बचत भी की जा सकती है।
स्मार्ट पार्किंग सिस्टम का उपयोग पार्किंग अधिभोग के आधार पर उच्च गतिविधि के समय को मापने के लिए भी किया जा सकता है ताकि व्यवसाय बेहतर व्यस्त समय के साथ-साथ कम पार्किंग व्यवसाय के समय और इस प्रकार कम ग्राहक मतदान के लिए बेहतर तैयारी कर सकें।
इलेक्ट्रिक वाहन चार्जिंग का अनुकूलन
जैसे-जैसे सार्वजनिक परिवहन वाहन पारंपरिक जीवाश्म ईंधन द्वारा संचालित होने से विद्युतीय ईंधन के रूप में आगे बढ़ते हैं, ऐसी कई चीजें हैं जिन पर ध्यान देने की आवश्यकता है, जैसे कि बैटरी भंडारण, विद्युत जनरेटर बैकअप और इन वाहनों के लिए चार्जिंग सिस्टम बनाना या अपनाना। . इसके अतिरिक्त, ऐसे कई चर हैं जो एक वाहन द्वारा उपयोग की जाने वाली ऊर्जा की मात्रा और लागत में जाते हैं, जैसे कि मौसम और यातायात की स्थिति, घर में बनाम चलते-फिरते चार्जिंग और पीक डिमांड की कमी बस कुछ का नाम लेने के लिए।7 यदि शहरों को एआई-सक्षम ऊर्जा अनुकूलन प्रणाली को अपनाना था, तो ऊर्जा स्रोतों की मात्रा और आवश्यक सुविधाओं की गणना के साथ-साथ वाहनों को उचित रूप से चार्ज करने के लिए नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों के एकीकरण के माध्यम से खर्चों को न्यूनतम रखा जा सकता है।
इसके अतिरिक्त, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एकीकरण निर्माता-आधारित बाधाओं और वास्तविक समय की स्थितियों के साथ-साथ चार्ज स्तर को अनुकूलित करने के साथ-साथ गिरावट के स्तर को कम करने के लिए लेखांकन के माध्यम से इलेक्ट्रिक वाहनों के बैटरी जीवन को बढ़ाने में मदद कर सकता है।7 ऐसा करने का एक तरीका एआई एल्गोरिदम होगा जो सार्वजनिक परिवहन कंपनी को सामान्य से कम बिजली की कीमतों के बारे में सचेत करेगा, लेकिन यह भी कि वाहनों से इतनी राशि चार्ज की जानी चाहिए कि कोई भी बैटरी ओवरचार्ज न हो।
पावर ग्रिड प्रदर्शन में सुधार
आप दुनिया में कहां रहते हैं, इस पर निर्भर करते हुए, आप पहले से ही स्मार्ट ग्रिड से परिचित हो सकते हैं। एक स्मार्ट ग्रिड एक आधुनिक बिजली प्रणाली को संदर्भित करता है जिसमें बिजली प्रणाली की दक्षता, विश्वसनीयता और सुरक्षा में सुधार के लिए सेंसर, स्वचालन, संचार और कंप्यूटर होते हैं। स्मार्ट ग्रिड सिस्टम एक शहर को कई तरह से लाभान्वित कर सकते हैं जिनमें शामिल हैं8:
- सिस्टम में असामान्यताएं होने पर स्वचालित री-रूटिंग।
- अक्षय ऊर्जा प्रणालियों और ग्राहक-स्वामित्व वाली बिजली उत्पादन प्रणालियों का अधिक एकीकरण
- अधिक दक्षता बिजली संचरण
- उपयोगिताओं के लिए कम संचालन और प्रबंधन लागत।
- पीक डिमांड दरों में कमी।
- बेहतर ग्रिड सुरक्षा
बिजली की गड़बड़ी के बाद बिजली की तेजी से बहाली (जो गंभीर मौसम की घटनाओं जैसे हिमपात या गर्मी की लहरों में महत्वपूर्ण है।)
सार्वजनिक सुरक्षा
जब किसी शहर के भीतर सभी सुरक्षा फ़ीड का ट्रैक रखना मानव आंखों के लिए असंभव है, तो कृत्रिम बुद्धि सहायता कर सकती है - उदाहरण के लिए, स्ट्रीट कैमरों से माइक्रोफ़ोन इनपुट को एआई द्वारा बंदूक शॉट्स या संकट का संकेत देने वाली अन्य ध्वनियों के रूप में व्याख्या की जा सकती है। ऐसी स्थितियों में, एआई एल्गोरिदम आपातकालीन सेवा ऑपरेटरों को स्थान डेटा और किसी अन्य आवश्यक डेटा के साथ आपातकालीन सेवाओं को भेजने या न भेजने का निर्णय लेने के लिए सचेत कर सकता है। डिजिटल साइनेज को वास्तविक समय में अपडेट किया जा सकता है ताकि जनता को उन स्थितियों के बारे में सचेत किया जा सके जिन पर ध्यान देने की आवश्यकता है जैसे कि बाढ़ या अन्य आकस्मिक स्थितियां। सार्वजनिक सुरक्षा में सुधार के लिए एआई का उपयोग करने का एक और तरीका ट्रैफिक लाइटों को नियंत्रित करना है ताकि पुलिस बलों पर आने के बजाय पहले उत्तरदाताओं के लिए रास्ता साफ किया जा सके।
संदर्भ
[1] आर टोज़, ये हैं जलवायु परिवर्तन से निपटने के लिए एआई को लागू करने वाले स्टार्टअप (2021), फोर्ब्स।
[२] सी। हंटिंगफोर्ड, ईएस जेफर्स, एमबी बोन्सल, एचएम क्रिस्टेंसन, टी। लीस, एच। यांग, जलवायु परिवर्तन अनुसंधान और तैयारियों में सहायता के लिए मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (2019), आईओपीएससाइंस।
[३] स्मार्ट पार्क, वन्यजीव संरक्षण में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (2019).
[४] संयुक्त राज्य अमेरिका पर्यावरण संरक्षण एजेंसी, वायु गुणवत्ता - राष्ट्रीय सारांश (2021).
[५] एक्स. मो, एल. झांग, एच. ली, जेड. क्यू, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आधारित एक नई वायु गुणवत्ता पूर्व चेतावनी प्रणाली (2019), इंटरनेशनल जर्नल ऑफ एनवायर्नमेंटल रिसर्च एंड पब्लिक हेल्थ।
[6] एन जोशी, एआई-आधारित पार्किंग सिस्टम पार्किंग की समस्या को दूर कर सकते हैं। ऐसे। एलेरिन।
[7] सस्टेनेबल बस, वाहनों की चार्जिंग को अनुकूलित करने के साधन के रूप में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। ब्लूवेव-एआई के साथ एक साक्षात्कार (2020).
[८] स्मार्टग्रिड। सरकार, स्मार्ट ग्रिड (2021).
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