Non è un segreto che l'intelligenza artificiale e la tecnologia si siano sviluppate rapidamente negli ultimi tempi, con applicazioni come CAPTCHA che impediscono ai bot di accedere ai siti, termostati che si adattano ai nostri programmi quotidiani o addirittura algoritmi che potrebbero scegliere per noi potenziali destinazioni di vacanza.
Ma cosa accadrebbe se l'apprendimento automatico potesse essere utilizzato al di fuori di contesti di nicchia o individuali? Fare un ulteriore passo in avanti con l'intelligenza artificiale e implementarla nelle nostre città e infrastrutture ha il potenziale per migliorare l'efficienza operativa, favorire gli sforzi per la sostenibilità, la pianificazione urbana e altro ancora. Di seguito, esploreremo alcuni dei modi in cui l'apprendimento automatico può essere utilizzato per migliorare le nostre città e renderle complessivamente più intelligenti.
Utilizzo dell'intelligenza artificiale per tenere conto delle impronte di carbonio
Spesso sentiremo da varie forme di media che dovremmo mirare a ridurre la nostra impronta di carbonio individuale e collettiva, tuttavia, come possono le città e le organizzazioni calcolare con precisione i loro contributi alle emissioni di carbonio? Nel complesso, un'impronta di carbonio può essere suddivisa in tre categorie: emissioni dirette dall'organizzazione o dalle operazioni della città (emissioni di ambito 1), emissioni legate alla generazione di elettricità necessaria per far funzionare la città (emissioni di ambito 2) ed emissioni da consumo e produzione di prodotto urbano (emissioni scope 3), che coinvolgono fornitori a monte e consumatori a valle (es. abitanti della città)1.
Sebbene ottenere ed elaborare i dati sia una sfida, diverse start-up stanno sviluppando strumenti che non solo quantificano le emissioni, ma aiutano anche a sviluppare piani (basati sui dati) su come ridurre le emissioni, ad esempio attraverso processi decisionali più sostenibili e informati o passando a fonti di energia rinnovabili praticabili. Molte aziende utilizzano piattaforme come Spark 3.0 per aiutare con l'elaborazione dei dati, ma si rivela comunque impegnativo.
Una particolare azienda, Watershed, spera di essere in grado di costruire uno strumento in cui i dati grezzi possano fornire informazioni e azioni concrete in cui vengono ridotte le emissioni di carbonio.
Valutazione e previsione del rischio di siccità
Con il cambiamento climatico in aumento, gli eventi meteorologici più gravi come la siccità stanno diventando più diffusi. Complessivamente, la siccità è costata al mondo 1.5 milioni di dollari tra il 1988 e il 2017 e la conseguente insicurezza alimentare ha causato centinaia di migliaia di morti, se non di più.2 Attraverso la previsione basata sull'intelligenza artificiale, è possibile migliorare il processo decisionale relativo alla siccità e utilizzare metodi e tempi migliori per garantire un'allocazione ottimale delle risorse idriche e la diffusione delle informazioni prima degli eventi di siccità.
Un esempio di intelligenza artificiale utilizzata per la previsione di eventi meteorologici ad alto impatto è l'algoritmo Gradient Boosted Regression Trees (GBRT), in cui è stato riscontrato che nel 75% dei casi, la previsione basata sull'intelligenza artificiale è stata scelta rispetto all'intuizione umana da parte dei previsori professionisti.2
conservazione della fauna selvatica
Ci sono prove crescenti di big data e machine learning può aiutare a salvare l'ambiente. La conservazione degli habitat per vari animali è importante tanto nelle città quanto nelle foreste pluviali tropicali.
Spesso, ambientalisti ed ecologisti piazzano trappole fotografiche per avere un'idea migliore di quali animali vivono in un'area, a che ora sono attivi e per monitorare l'impatto umano sulla fauna selvatica. Sfortunatamente, esaminare manualmente le riprese richiede un'enorme quantità di tempo e può ritardare le azioni che andrebbero a beneficio della flora e della fauna locali. Ecco dove algoritmi di intelligenza artificiale come quello creato da RISOLVERE entra: questo algoritmo di intelligenza artificiale può informare gli ambientalisti della presenza di animali in tempo reale e identificare quasi immediatamente gli animali rilevati in modo da poter intraprendere le azioni appropriate il prima possibile. Inoltre, algoritmi come questo possono essere utilizzati per rilevare attività illegali in tempo reale, il che significa che i bracconieri avranno difficoltà a catturare animali.
Monitoraggio e previsione della qualità dell'aria
L'inquinamento atmosferico, purtroppo, è un grosso problema a livello globale. I soli Stati Uniti nel 2020 hanno prodotto circa 68 milioni di tonnellate di inquinamento4. Tale inquinamento contribuisce a una maggiore incidenza di asma e altri problemi respiratori, specialmente nelle popolazioni vulnerabili come i bambini e gli anziani. Per aiutare il pubblico in generale a prepararsi meglio per i giorni di scarsa qualità dell'aria e per mettere in atto contromisure efficaci, possono essere implementati sistemi di allerta sulla qualità dell'aria basati sull'intelligenza artificiale. In particolare, il sistema di intelligenza artificiale proposto da Mo et al., (2019) nel loro articolo "A Novel Air Quality Early-Warning System Based on Artificial Intelligence" si basa su un modello di previsione dell'inquinamento atmosferico e su un modello di valutazione della qualità dell'aria.5 È attraverso questo sistema in cui è possibile implementare un sistema di allerta precoce per quanto riguarda la qualità dell'aria e in cui i dati possono essere analizzati e utilizzati per creare contromisure ragionevoli oltre alle previsioni di qualità dell'aria in futuro.
Monitoraggio del parcheggio basato sull'intelligenza artificiale.
Un problema comune a molte città è il parcheggio. Se sei mai stato frustrato dal girare in tondo in un parcheggio affollato in cerca di un posto, questa particolare applicazione dell'intelligenza artificiale probabilmente ti interesserà. L'intelligenza artificiale può aiutare attraverso l'uso di monitor e sensori per valutare l'occupazione in tempo reale nei parcheggi: se non ci sono posti liberi, i visitatori verranno avvisati in modo che non debbano perdere tempo a girare intorno al parcheggio.6 Inoltre, algoritmi di intelligenza artificiale in parcheggi particolarmente ampi possono essere utilizzati per guidare i visitatori verso le aree libere, risparmiando anche tempo.
I sistemi di parcheggio intelligenti possono essere utilizzati anche per misurare i tempi di alta attività in base all'occupazione del parcheggio, in modo che le aziende possano prepararsi meglio per le ore di punta e per i periodi di bassa occupazione di parcheggio e quindi bassa affluenza di clienti.
Ottimizzazione della ricarica dei veicoli elettrici
Poiché i veicoli di trasporto pubblico passano dall'essere alimentati da combustibili fossili tradizionali all'essere alimentati elettricamente, ci sono un certo numero di cose che devono essere prese in considerazione, come lo stoccaggio della batteria, il backup del generatore elettrico e la creazione o l'adattamento di un sistema di ricarica per questi veicoli . Inoltre, ci sono diverse variabili che entrano nella quantità e nel costo dell'energia utilizzata da un veicolo, come le condizioni meteorologiche e del traffico, la ricarica interna rispetto a quella in movimento e i limiti della domanda di picco, solo per citarne alcune.7 Se le città adottassero un sistema di ottimizzazione energetica abilitato per l'intelligenza artificiale, le spese potrebbero essere ridotte al minimo calcolando la quantità di fonti energetiche e strutture necessarie in anticipo, nonché l'integrazione di fonti di energia rinnovabile per caricare i veicoli in modo appropriato.
Inoltre, l'integrazione dell'intelligenza artificiale potrebbe anche aiutare a prolungare la durata della batteria dei veicoli elettrici tenendo conto dei vincoli basati sul produttore e delle condizioni in tempo reale allo stesso tempo per ottimizzare il livello di carica e ridurre al minimo i livelli di degrado.7 Un modo per farlo sarebbero gli algoritmi di intelligenza artificiale che avvertono l'azienda di trasporto pubblico di prezzi dell'elettricità più bassi del solito, ma anche dell'importo che i veicoli dovrebbero essere addebitati in modo tale che nessuna delle batterie venga sovraccaricata.
Miglioramento delle prestazioni della rete elettrica
A seconda di dove vivi nel mondo, potresti già avere familiarità con le reti intelligenti. Una rete intelligente si riferisce a un moderno sistema elettrico in cui sono presenti sensori, automazione, comunicazione e computer per migliorare l'efficienza, l'affidabilità e la sicurezza di un sistema elettrico. I sistemi di reti intelligenti possono avvantaggiare una città in numerosi modi, tra cui8:
- Reinstradamento automatico in caso di anomalie nel sistema.
- Maggiore integrazione di sistemi di energia rinnovabile e sistemi di generazione di energia di proprietà del cliente
- Trasmissione elettrica più efficiente
- Costi di esercizio e di gestione ridotti per le utenze.
- Tassi di picco di domanda ridotti.
- Maggiore sicurezza della rete
Ripristino più rapido dell'alimentazione dopo interruzioni dell'alimentazione (che è fondamentale in caso di eventi meteorologici gravi come tempeste di neve o ondate di calore).
Sicurezza pubblica
Quando è impossibile per gli occhi umani tenere traccia di tutti i feed di sicurezza all'interno di una città, l'intelligenza artificiale può aiutare: ad esempio, l'input del microfono dalle telecamere di strada può essere interpretato dall'IA come colpi di pistola o altri suoni indicativi di angoscia. In tali situazioni, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono allertare gli operatori dei servizi di emergenza con dati sulla posizione e qualsiasi altro dato necessario per decidere di inviare o meno servizi di emergenza. La segnaletica digitale può essere aggiornata in tempo reale per avvisare il pubblico di situazioni che richiedono attenzione come allagamenti o altre situazioni emergenti. Un altro modo in cui l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per migliorare la sicurezza pubblica è attraverso il controllo dei semafori per aprire la strada ai primi soccorritori piuttosto che affidarsi all'arrivo delle forze di polizia.
Riferimenti
[1] R.Tows, Queste sono le startup che applicano l'intelligenza artificiale per affrontare il cambiamento climatico (2021),Forbes.
[2] C. Huntingford, ES Jeffers, MB Bonsall, HM Christensen, T. Lees, H. Yang, Machine learning e intelligenza artificiale per aiutare la ricerca e la preparazione ai cambiamenti climatici (2019), IOPScienza.
[3] Parchi intelligenti, Intelligenza artificiale nella conservazione della fauna selvatica (2019).
[4] Agenzia per la protezione dell'ambiente degli Stati Uniti, Qualità dell'aria – Riepilogo nazionale (2021).
[5] X. Mo, L. Zhang, H. Li, Z. Qu, Un nuovo sistema di allerta precoce per la qualità dell'aria basato sull'intelligenza artificiale (2019), Rivista internazionale di ricerca ambientale e sanità pubblica.
[6] N.Joshi, I sistemi di parcheggio basati sull'intelligenza artificiale possono affrontare i problemi di parcheggio. Ecco come. Allerino.
[7] Autobus sostenibile, L'intelligenza artificiale come mezzo per ottimizzare la ricarica dei veicoli. Intervista a BluWave-ai (2020).
[8] SmartGrid.Gov, La rete intelligente (2021).
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