ボットがサイトにアクセスするのを防ぐCAPTCHA、毎日のスケジュールに合わせたサーモスタット、さらには 私たちのために潜在的な休暇の目的地を選択できるアルゴリズム.
しかし、機械学習がニッチまたは個々のコンテキストを超えて使用できるとしたらどうでしょうか? 人工知能をさらに一歩進めて、それを都市やインフラストラクチャに実装することで、運用効率を改善し、持続可能性への取り組みや都市計画などを支援する可能性があります。 以下では、機械学習を使用して都市を改善し、都市全体をよりスマートにする方法をいくつか紹介します。
AIを使用してカーボンフットプリントを説明する
多くの場合、さまざまな形式のメディアから、個人および集団の二酸化炭素排出量の削減を目指す必要があると聞いていますが、都市や組織はどのようにして炭素排出量への貢献度を正確に計算できるでしょうか。 全体として、炭素フットプリントは、組織または都市の運営からの直接排出(スコープ1排出)、都市の運営に必要な発電に関連する排出(スコープ2排出)、および消費からの排出の3つのカテゴリに分類できます。上流の供給者と下流の消費者(例えば、都市住民)が関与する都市製品の生産(スコープXNUMX排出量)1.
データの取得と処理は課題ですが、いくつかの新興企業は、排出量を定量化するだけでなく、より持続可能で情報に基づいた意思決定を行うなど、排出量を削減する方法に関する計画の作成(データに基づく)を支援するツールを開発しています。または実行可能な再生可能エネルギー源への切り替えを通じて。 多くの企業がプラットフォームを使用しています データ処理を支援するSpark3.0のような、しかしそれでも挑戦的であることがわかります。
ある特定の企業であるWatershedは、生データが炭素排出量を削減する洞察と具体的な行動を生み出すことができるツールを構築できることを望んでいます。
干ばつリスクの評価と予測
気候変動が増加するにつれ、干ばつなどのより厳しい気象現象がより蔓延しつつあります。 全体として、干ばつは1.5年から1988年の間に世界に2017万ドルの費用をかけ、その結果としての食糧不安は、それ以上ではないにしても、数十万人の死を引き起こしました。2 人工知能に基づく予測を通じて、干ばつに関する意思決定と、干ばつに先立って最適な水資源の割り当てと情報の普及を確保するために採用されたより良い方法とタイミングを改善することができます。
影響の大きい気象イベントの予測に使用されているAIのそのような例の75つは、勾配ブースト回帰ツリー(GBRT)アルゴリズムです。このアルゴリズムでは、XNUMX%のケースで、プロの予測者が人間の直感よりもAIベースの予測を選択したことがわかりました。2
野生生物の保護
ビッグデータと機械学習の証拠が増えています 環境を保護するのに役立ちます。 さまざまな動物の生息地を保護することは、熱帯雨林と同様に都市内でも重要です。
多くの場合、保護活動家や生態学者は、ある地域にどの動物が住んでいるか、何時に活動しているかをよりよく理解し、野生生物への人間の影響を監視するためにカメラトラップを設定します。 残念ながら、フッテージを手動で確認するのは非常に時間がかかり、地元の動植物に利益をもたらす行動を遅らせる可能性があります。 によって作成されたようなAIアルゴリズムはここにあります 解決 入ってくる–このAIアルゴリズムは、自然保護論者に動物の存在をリアルタイムで知らせ、検出された動物をほぼ即座に識別して、適切な行動をできるだけ早くとることができるようにします。 さらに、このようなアルゴリズムを使用して、違法行為をリアルタイムで検出できます。つまり、密猟者は動物を捕獲するのがより困難になります。
空気の質の監視と予測
残念ながら、大気汚染は世界的に大きな問題です。 2020年の米国だけでも約68万トンの汚染が発生しました4。 このような汚染は、特に幼児や高齢者などの脆弱な集団において、喘息やその他の呼吸器系の問題の発生率を高める一因となっています。 一般の人々が空気の質が悪い日の準備を整え、効果的な対策を講じるために、人工知能に基づく空気の質の警告システムを実装することができます。 特に、Mo et al。、(2019)の記事「人工知能に基づく新しい大気質早期警告システム」で提案されたAIシステムは、大気汚染予測モデルと大気質評価モデルに基づいています。5 このシステムを通じて、空気の質に関する早期警告システムを実装でき、データを分析して使用し、予測に加えて合理的な対策を作成できます。 空気の品質 将来インチ
AIベースの駐車監視。
多くの都市に共通する問題のXNUMXつは、駐車場です。 満員の駐車場で場所を探して回るのにイライラしたことがあるなら、人工知能のこの特定のアプリケーションはおそらくあなたの興味を引くでしょう。 人工知能は、モニターとセンサーを使用して駐車場のリアルタイムの占有率を評価することで役立ちます。空室がない場合は、訪問者に警告が表示されるため、駐車場を回る時間を無駄にする必要がありません。6 さらに、特に広い駐車スペースでのAIアルゴリズムを使用して、訪問者を空いているエリアに誘導し、時間を節約することもできます。
スマートパーキングシステムを使用して、駐車場の占有率に基づいて活動の多い時間を測定することもできるため、企業はピーク時だけでなく、駐車場の占有率が低く、したがって顧客の投票率が低い時間に備えることができます。
電気自動車の充電の最適化
公共交通機関の車両が従来の化石燃料を動力源とするものから電気燃料を動力源とするものに移行するにつれ、バッテリーの保管、発電機のバックアップ、これらの車両の充電システムの作成または適合など、考慮しなければならないことがかなりあります。 。 さらに、ほんの数例を挙げると、天候や交通状況など、車内と外出先での充電やピーク需要の制約など、車両が使用するエネルギーの量とコストに関係するいくつかの変数があります。7 都市がAI対応のエネルギー最適化システムを採用する場合、事前に必要なエネルギー源と設備の量を計算し、必要に応じて車両を充電するための再生可能エネルギー源を統合することで、費用を最小限に抑えることができます。
さらに、人工知能の統合は、メーカーベースの制約とリアルタイムの条件を同時に考慮して充電レベルを最適化し、劣化レベルを最小限に抑えることで、電気自動車のバッテリー寿命を延ばすのにも役立ちます。7 そのためのXNUMXつの方法は、AIアルゴリズムで、公共交通機関に通常よりも低い電気料金だけでなく、バッテリーが過充電されないように車両を充電する必要があることを警告することです。
パワーグリッドのパフォーマンスの向上
あなたが世界のどこに住んでいるかによっては、あなたはすでにスマートグリッドに精通しているかもしれません。 スマートグリッドとは、電力システムの効率、信頼性、安全性を向上させるためのセンサー、自動化、通信、およびコンピューターが存在する最新の電力システムを指します。 スマートグリッドシステムは、次のようなさまざまな方法で都市に利益をもたらすことができます8:
- システムに異常がある場合の自動再ルーティング。
- 再生可能エネルギーシステムと顧客所有の発電システムのさらなる統合
- より効率的な送電
- ユーティリティの運用および管理コストを削減します。
- ピーク需要率の低下。
- グリッドセキュリティの向上
電力障害後の電力のより迅速な回復(これは、暴風雨や熱波などの悪天候の場合に重要です)。
公安
人間の目が都市内のすべてのセキュリティフィードを追跡することが不可能な場合、人工知能が役立ちます。たとえば、ストリートカメラからのマイク入力は、AIによって銃弾やその他の苦痛を示す音として解釈できます。 このような状況では、AIアルゴリズムは、位置データやその他の必要なデータを使用して緊急サービスオペレーターに警告し、緊急サービスをディスパッチするかどうかを決定できます。 デジタルサイネージはリアルタイムで更新され、洪水やその他の緊急事態など、注意が必要な状況を一般の人々に警告できます。 AIを使用して公共の安全を向上させる別の方法は、警察の到着に頼るのではなく、ファーストレスポンダーの道を切り開くために信号を制御することです。
参考文献
[1] R. Toews、 これらは、気候変動に取り組むためにAIを適用しているスタートアップです (2021)、フォーブス。
[2] C. Huntingford、ES Jeffers、MB Bonsall、HM Christensen、T。Lees、H。Yang、 気候変動の研究と準備を支援するための機械学習と人工知能 (2019)、IOPScience。
[3]スマートパーク、 野生生物保護における人工知能 とします。
[4]米国環境保護庁、 空気の質–全国概要 とします。
[5] X. Mo、L。Zhang、H。Li、Z。Qu、 人工知能に基づく新しい空気品質早期警報システム (2019)、環境研究と公衆衛生の国際ジャーナル。
[6] N. Joshi、 AIベースの駐車システムは駐車の問題に対処できます。 方法は次のとおりです。 アレリン。
[7]持続可能なバス、 車両の充電を最適化する手段としての人工知能。 BluWave-aiへのインタビュー とします。
[8] SmartGrid.Gov、 スマートグリッド とします。
出典:https://www.smartdatacollective.com/8-ways-machine-learning-can-be-used-to-make-cities-smarter/
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