Botların sitelere erişimini engelleyen CAPTCHA gibi uygulamalar, günlük programlarımıza uyum sağlayan termostatlar ve hatta son zamanlarda yapay zeka ve teknolojinin hızla geliştiği bir sır değil. bizim için potansiyel tatil destinasyonlarını seçebilecek algoritmalar.
Peki ya makine öğrenimi niş veya bireysel bağlamların ötesinde kullanılabilirse? Yapay zekayı bir adım öteye taşımak ve onu şehirlerimize ve altyapılarımıza uygulamak, işletme verimliliğini artırma, sürdürülebilirlik çabalarına, şehir planlamasına ve daha fazlasına yardımcı olma potansiyeline sahiptir. Aşağıda, şehirlerimizi geliştirmek ve genel olarak daha akıllı hale getirmek için makine öğreniminin kullanılabileceği yollardan birkaçını keşfedeceğiz.
Karbon ayak izlerini hesaba katmak için yapay zekayı kullanma
Çoğu zaman, çeşitli medya türlerinden bireysel ve toplu karbon ayak izlerimizi azaltmayı hedeflememiz gerektiğini duyacağız - ancak, şehirler ve kuruluşlar karbon emisyonlarına katkılarını nasıl doğru bir şekilde hesaplayabilir? Genel olarak, bir karbon ayak izi üç kategoriye ayrılabilir – kuruluş veya şehrin operasyonlarından kaynaklanan doğrudan emisyonlar (kapsam 1 emisyonları), şehri çalıştırmak için gereken elektrik üretimiyle ilgili emisyonlar (kapsam 2 emisyonları) ve tüketimden kaynaklanan emisyonlar ve yukarı havzadaki tedarikçileri ve alt tüketicileri (örneğin, şehir sakinleri) içeren şehir ürününün üretimi (kapsam 3 emisyonları)1.
Verileri elde etmek ve işlemek bir zorluk olsa da, bazı yeni kurulan şirketler, yalnızca emisyonları ölçmekle kalmayacak, aynı zamanda daha sürdürülebilir ve bilinçli karar verme gibi yollarla emisyonların nasıl azaltılacağına ilişkin planların (verilere dayalı olarak) geliştirilmesine yardımcı olacak araçlar geliştiriyor. veya uygulanabilir yenilenebilir enerji kaynaklarına geçiş yoluyla. Birçok şirket platform kullanıyor veri işlemeye yardımcı olması için Spark 3.0 gibi, ama yine de zorlayıcı olduğunu kanıtlıyor.
Belirli bir şirket olan Watershed, ham verilerin içgörü sağlayabileceği ve karbon emisyonlarının azaltıldığı somut eylemler sunabileceği bir araç geliştirmeyi umuyor.
Kuraklık Riski Değerlendirmesi ve Tahmini
İklim değişikliğinin artmasıyla birlikte, kuraklık gibi daha şiddetli hava olayları daha yaygın hale geliyor. Genel olarak, kuraklık 1.5-1988 yılları arasında dünyaya 2017 milyon dolara mal oldu ve bunun sonucunda ortaya çıkan gıda güvensizliği yüz binlerce hatta daha fazla ölüme neden oldu.2 Yapay zekaya dayalı tahmin yoluyla, kuraklıklarla ilgili karar vermede iyileşme ve kuraklık olaylarından önce optimum su kaynağı tahsisi ve bilginin yayılmasını sağlamak için daha iyi yöntemler ve zamanlama kullanılabilir.
Yüksek etkili hava olaylarının tahmini için kullanılan AI'nın böyle bir örneği, vakaların %75'inde AI tabanlı tahminin profesyonel tahminciler tarafından insan sezgisine göre seçildiği bulunan Gradient Boosted Regresyon Ağaçları (GBRT) algoritmasıdır.2
Vahşi yaşamı Koruma
Büyük veri ve makine öğrenimi konusunda artan kanıtlar var çevreyi korumaya yardımcı olabilir. Çeşitli hayvanlar için yaşam alanlarını korumak, şehirlerde olduğu kadar tropikal yağmur ormanlarında olduğu kadar önemlidir.
Çoğu zaman, korumacılar ve ekolojistler, bir bölgede hangi hayvanların yaşadığı, ne zaman aktif oldukları hakkında daha iyi bir fikir edinmek ve insanların vahşi yaşam üzerindeki etkisini izlemek için kamera tuzakları kurarlar. Ne yazık ki, görüntüleri manuel olarak gözden geçirmek çok fazla zaman alır ve yerel flora ve faunaya fayda sağlayacak eylemleri geciktirebilir. İşte burada oluşturulan gibi AI algoritmaları ÇÖZMEK İçeri girin - bu AI algoritması, korumacılara hayvanların gerçek zamanlı olarak varlığını bildirebilir ve tespit edilen hayvanları neredeyse anında tespit edebilir, böylece mümkün olan en kısa sürede uygun önlem alınabilir. Ek olarak, bunun gibi algoritmalar gerçek zamanlı olarak yasa dışı faaliyetleri tespit etmek için kullanılabilir, bu da kaçak avcıların hayvanları yakalamakta daha zorlanacağı anlamına gelir.
Hava Kalitesi İzleme ve Tahmini
Hava kirliliği maalesef dünya çapında büyük bir sorun. Yalnızca Amerika Birleşik Devletleri 2020'de yaklaşık 68 milyon ton kirlilik üretti4. Bu tür kirlilik, özellikle küçük çocuklar ve yaşlılar gibi hassas popülasyonlarda astım ve diğer solunum sorunlarının daha yüksek insidansına katkıda bulunur. Genel halkın düşük hava kalitesi günlerine daha iyi hazırlanmasına yardımcı olmak ve etkili karşı önlemleri uygulamaya koymak için yapay zekaya dayalı hava kalitesi uyarı sistemleri uygulanabilir. Özellikle, Mo ve diğerleri (2019) tarafından 'Yapay Zekaya Dayalı Yeni Bir Hava Kalitesi Erken Uyarı Sistemi' makalesinde önerilen AI sistemi, bir hava kalitesi değerlendirme modelinin yanı sıra bir hava kirliliği tahmin modeline dayanmaktadır.5 Hava kalitesine ilişkin erken uyarı sisteminin uygulanabildiği, verilerin analiz edilip, makul karşı önlemlerin oluşturulmasında kullanılabileceği bu sistem sayesinde, hava kalitesi gelecekte.
AI tabanlı Park İzleme.
Birçok şehirde ortak bir sorun park yeridir. Dolu bir otoparkta bir yer aramak için etrafta dolaşmaktan bıktıysanız, bu özel yapay zeka uygulaması muhtemelen sizin ilginizi çekecektir. Yapay zeka, otoparklarda gerçek zamanlı doluluk durumunu değerlendirmek için monitörler ve sensörler kullanarak yardımcı olabilir - eğer boş yer yoksa ziyaretçiler uyarılır, böylece otoparkta dolaşarak zaman kaybetmek zorunda kalmazlar.6 Ek olarak, özellikle büyük park alanlarındaki AI algoritmaları, ziyaretçileri boş alanlara yönlendirmek ve zamandan tasarruf etmek için kullanılabilir.
Akıllı park sistemleri, aynı zamanda, işletmelerin yoğun saatlere ve düşük park doluluk zamanlarına ve dolayısıyla düşük müşteri katılımına daha iyi hazırlanabilmeleri için, park doluluklarına dayalı olarak yüksek aktivite zamanlarını ölçmek için de kullanılabilir.
Elektrikli Araç Şarj Optimizasyonu
Toplu taşıma araçları geleneksel fosil yakıtlarla çalışmaktan elektrikle yakıtla çalışmaya geçerken, pil depolama, elektrik jeneratörü yedekleme ve bu araçlar için bir şarj sistemi oluşturma veya uyarlama gibi dikkate alınması gereken pek çok şey var. . Ek olarak, bir aracın kullandığı enerjinin miktarına ve maliyetine giren hava ve trafik koşulları, evde veya hareket halindeyken şarj etme ve en yüksek talep kısıtlamaları gibi birkaç değişken vardır.7 Şehirler yapay zeka destekli bir enerji optimizasyon sistemini benimseyecek olsaydı, gerekli enerji kaynakları ve tesislerin miktarı önceden hesaplanarak ve ayrıca araçları uygun şekilde şarj etmek için yenilenebilir güç kaynaklarının entegrasyonu yoluyla harcamalar minimumda tutulabilirdi.
Ek olarak, yapay zeka entegrasyonu, şarj seviyesini optimize etmenin yanı sıra bozulma seviyelerini en aza indirmek için üretici bazlı kısıtlamaları ve gerçek zamanlı koşulları aynı anda hesaba katarak elektrikli araçların pil ömrünü uzatmaya da yardımcı olabilir.7 Bunu yapmanın bir yolu, toplu taşıma şirketini normalden daha düşük elektrik fiyatları konusunda uyaran AI algoritmaları olabilir, aynı zamanda hiçbir pilin aşırı şarj edilmemesi için araçların şarj edilmesi gereken miktar olabilir.
Güç Şebekesi Performansını İyileştirme
Dünyanın neresinde yaşadığınıza bağlı olarak, akıllı şebekelere zaten aşina olabilirsiniz. Akıllı şebeke, bir elektrik sisteminin verimliliğini, güvenilirliğini ve güvenliğini artırmak için sensörler, otomasyon, iletişim ve bilgisayarların bulunduğu modern bir elektrik sistemini ifade eder. Akıllı şebeke sistemleri, bir şehre aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli şekillerde fayda sağlayabilir:8:
- Sistemde anormallikler olduğunda otomatik yeniden yönlendirme.
- Yenilenebilir enerji sistemlerinin ve müşteriye ait elektrik üretim sistemlerinin daha fazla entegrasyonu
- Daha verimli elektrik iletimi
- Kamu hizmetleri için azaltılmış işletme ve yönetim maliyetleri.
- Azaltılmış pik talep oranları.
- Geliştirilmiş şebeke güvenliği
Güç kesintilerinden sonra gücün daha hızlı geri yüklenmesi (kar fırtınası veya sıcak hava dalgaları gibi şiddetli hava olaylarında kritiktir.)
Kamu güvenliği
Bir şehirdeki tüm güvenlik akışlarını insan gözünün takip etmesi imkansız olduğunda, yapay zeka yardımcı olabilir - örneğin, sokak kameralarından gelen mikrofon girişi, AI tarafından silah sesleri veya tehlike göstergesi olan diğer sesler olarak yorumlanabilir. Bu gibi durumlarda, AI algoritmaları, acil servis operatörlerini, acil servislerin gönderilip gönderilmeyeceğine karar vermek için konum verileri ve diğer gerekli verilerle uyarabilir. Dijital tabela, sel veya diğer acil durumlar gibi dikkat gerektiren durumlar hakkında halkı uyarmak için gerçek zamanlı olarak güncellenebilir. Yapay zekanın kamu güvenliğini artırmak için kullanılabileceği bir başka yol da, polis güçlerinin gelmesine güvenmek yerine ilk müdahale edenlerin yolunu açmak için trafik ışıklarının kontrol edilmesidir.
Referanslar
[1] R. Ayak parmakları, Bunlar, İklim Değişikliğiyle Mücadele Etmek İçin Yapay Zeka Uygulayan Yeni Başlayanlar (2021), Forbes.
[2] C. Huntingford, ES Jeffers, MB Bonsall, HM Christensen, T. Lees, H. Yang, İklim değişikliği araştırmalarına ve hazırlığına yardımcı olmak için makine öğrenimi ve yapay zeka (2019), IOPScience.
[3] Akıllı Parklar, Yaban Hayatı Korumada Yapay Zeka (2019).
[4] Amerika Birleşik Devletleri Çevre Koruma Ajansı, Hava Kalitesi – Ulusal Özet (2021).
[5] X.Mo, L.Zhang, H.Li, Z.Qu, Yapay Zekaya Dayalı Yeni Bir Hava Kalitesi Erken Uyarı Sistemi (2019), Uluslararası Çevre Araştırmaları ve Halk Sağlığı Dergisi.
[6] N.Joshi, AI tabanlı park sistemleri, park sorunlarını çözebilir. İşte nasıl. Allerin.
[7] Sürdürülebilir Otobüs, Araçların şarjını optimize etmenin bir yolu olarak yapay zeka. BluWave-ai ile röportaj (2020).
[8] SmartGrid.Gov, Akıllı Şebeke (2021).
- 2019
- 2020
- 2021
- 7
- Hesap
- muhasebe
- Action
- aktif
- Ad
- AI
- hedefleyen
- algoritma
- algoritmalar
- Türkiye
- tahsis
- hayvanlar
- Uygulama
- uygulamaları
- ALAN
- etrafında
- göre
- yapay zeka
- Oto
- Otomasyon
- yedek
- piller
- pil
- pil saklama
- büyük Veri
- arttırdı
- botlar
- inşa etmek
- otobüs
- işletmeler
- Kameralar
- karbon
- karbon emisyonu
- karbon Ayakizi
- durumlarda
- neden
- meydan okuma
- değişiklik
- ücret
- yüklü
- doldurma
- Çocuk
- Şehirler
- Şehir
- İklim değişikliği
- ortak
- Yakın İletişim
- Şirketler
- şirket
- bilgisayarlar
- Tüketiciler
- tüketim
- içerik
- maliyetler
- Oluşturma
- veri
- Karar verme
- geciktirmek
- Talep
- geliştirmek
- dijital
- Sevk
- Etkili
- verim
- Yaşlı
- Elektrik
- elektrikli araç
- elektrikli araçlar
- elektrik
- emisyon
- enerji
- çevre
- Çevre Koruma Ajansı
- olaylar
- giderler
- Ad
- Gıda
- Forbes
- fosil yakıtlar
- gelecek
- genel
- Grid
- Büyüyen
- rehberlik
- Sağlık
- Yüksek
- ev
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- HTTPS
- Yüzlerce
- Fikir
- belirlemek
- Yasadışı
- darbe
- bilgi
- bütünleşme
- İstihbarat
- faiz
- Uluslararası
- görüşme
- sezgi
- sorunlar
- IT
- büyük
- öğrenme
- seviye
- yerel
- yer
- makine öğrenme
- Yapımı
- yönetim
- medya
- milyon
- model
- izleme
- hareket
- NIH
- işletme
- Operasyon
- sipariş
- kuruluşlar
- Diğer
- otopark
- parklar
- planlama
- Platformlar
- fişe takmak
- Polis
- yoksul
- güç kelimesini seçerim
- tahmin
- Tahminler
- Üretilmiş
- PLATFORM
- üretim
- koruma
- kanıtlıyor
- halka açık
- halk sağlığı
- toplu taşıma
- kalite
- oranlar
- Çiğ
- işlenmemiş veri
- azaltmak
- gerileme
- yenilenebilir enerji
- araştırma
- kaynak
- Risk
- risk değerlendirmesi
- koşmak
- Güvenlik
- tasarruf
- güvenlik
- sensörler
- Hizmetler
- set
- Yer
- akıllı
- So
- Spot
- Start-up
- Startups
- Devletler
- hafızası
- sokak
- tedarikçileri
- Sürdürülebilirlik
- sürdürülebilir
- sistem
- Sistemler
- Teknoloji
- Gelecek
- Dünya
- zaman
- Ton
- iz
- trafik
- transit
- taşıma
- Birleşik
- USA
- kentsel
- kamu hizmetleri
- araç
- Araçlar
- Savunmasız
- Su
- WILD LIFE
- içinde
- Dünya
- X
- Yol ver