Không có gì bí mật khi trí tuệ nhân tạo và công nghệ đã phát triển nhanh chóng trong thời gian gần đây, với các ứng dụng như CAPTCHA ngăn chặn bot truy cập các trang web, bộ điều nhiệt thích ứng với lịch trình hàng ngày của chúng ta hoặc thậm chí các thuật toán có thể chọn điểm đến kỳ nghỉ tiềm năng cho chúng tôi.
Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu học máy có thể được sử dụng ngoài các bối cảnh thích hợp hoặc riêng lẻ? Đưa trí tuệ nhân tạo tiến thêm một bước nữa và triển khai nó vào các thành phố và cơ sở hạ tầng của chúng ta có tiềm năng cải thiện hiệu quả hoạt động, hỗ trợ các nỗ lực phát triển bền vững, quy hoạch đô thị và hơn thế nữa. Dưới đây, chúng ta sẽ khám phá một số cách mà máy học có thể được sử dụng để cải thiện các thành phố của chúng ta và làm cho chúng thông minh hơn về tổng thể.
Sử dụng AI để tính toán dấu chân carbon
Thông thường, chúng ta sẽ nghe thấy từ nhiều hình thức truyền thông rằng chúng ta nên hướng tới mục tiêu giảm dấu vết carbon của cá nhân và tập thể - tuy nhiên, làm thế nào để các thành phố và tổ chức có thể tính toán chính xác những đóng góp của họ đối với lượng khí thải carbon? Nhìn chung, lượng khí thải carbon có thể được chia thành ba loại - phát thải trực tiếp từ tổ chức hoặc hoạt động của thành phố (phát thải phạm vi 1), phát thải liên quan đến việc tạo ra điện năng cần thiết để vận hành thành phố (phát thải phạm vi 2) và phát thải từ tiêu dùng và sản xuất sản phẩm của thành phố (phát thải phạm vi 3), liên quan đến các nhà cung cấp thượng nguồn và người tiêu dùng hạ nguồn (ví dụ, cư dân thành phố)1.
Trong khi việc thu thập và xử lý dữ liệu là một thách thức, một số công ty mới thành lập đang phát triển các công cụ không chỉ định lượng lượng khí thải mà còn giúp phát triển các kế hoạch (dựa trên dữ liệu) về cách giảm lượng khí thải, chẳng hạn như thông qua việc đưa ra các quyết định bền vững và sáng suốt hơn hoặc thông qua việc chuyển đổi sang các nguồn năng lượng tái tạo khả thi. Nhiều công ty sử dụng nền tảng như Spark 3.0 để giúp xử lý dữ liệu, nhưng nó vẫn chứng tỏ sự thách thức.
Một công ty cụ thể, Watershed, hy vọng có thể xây dựng một công cụ trong đó dữ liệu thô có thể mang lại cái nhìn sâu sắc và các hành động cụ thể trong đó giảm lượng khí thải carbon.
Đánh giá và dự báo rủi ro hạn hán
Với sự gia tăng biến đổi khí hậu, các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt hơn như hạn hán ngày càng phổ biến hơn. Nhìn chung, hạn hán đã gây thiệt hại cho thế giới 1.5 triệu đô la từ năm 1988-2017 và hậu quả là tình trạng mất an ninh lương thực đã gây ra hàng trăm nghìn người chết, nếu không muốn nói là nhiều hơn.2 Thông qua dự đoán dựa trên trí tuệ nhân tạo, có thể cải thiện việc ra quyết định liên quan đến hạn hán và các phương pháp cũng như thời gian tốt hơn được sử dụng để đảm bảo phân bổ nguồn nước tối ưu và phổ biến thông tin trước các sự kiện hạn hán.
Một ví dụ điển hình về việc AI được sử dụng để dự đoán các sự kiện thời tiết có tác động lớn là thuật toán Cây hồi quy Gradient Boosted (GBRT), trong đó 75% trường hợp phát hiện ra rằng trong XNUMX% trường hợp, dự báo dựa trên AI được các nhà dự báo chuyên nghiệp lựa chọn dựa trên trực giác của con người.2
Bảo tồn động vật hoang dã
Dữ liệu lớn và máy học ngày càng có nhiều bằng chứng có thể giúp tiết kiệm môi trường. Việc bảo tồn môi trường sống cho các loài động vật khác nhau cũng quan trọng trong các thành phố cũng như trong các khu rừng mưa nhiệt đới.
Thông thường, các nhà bảo tồn và sinh thái học sẽ đặt bẫy ảnh để biết rõ hơn về những loài động vật nào đang sống trong khu vực, thời gian chúng hoạt động cũng như để theo dõi tác động của con người lên động vật hoang dã. Thật không may, việc xem qua các cảnh quay theo cách thủ công sẽ tốn rất nhiều thời gian và có thể trì hoãn các hành động có lợi cho hệ động thực vật địa phương. Đó là nơi các thuật toán AI, chẳng hạn như thuật toán được tạo bởi GIẢI QUYẾT đi vào - thuật toán AI này có thể cho các nhà bảo tồn biết về sự hiện diện của động vật theo thời gian thực cũng như xác định bất kỳ động vật nào được phát hiện gần như ngay lập tức để có thể thực hiện hành động thích hợp càng sớm càng tốt. Ngoài ra, các thuật toán như thuật toán này có thể được sử dụng để phát hiện hoạt động bất hợp pháp trong thời gian thực, có nghĩa là những kẻ săn trộm sẽ khó bắt động vật hơn.
Giám sát và Dự đoán Chất lượng Không khí
Thật không may, ô nhiễm không khí đang là một vấn đề lớn trên toàn cầu. Riêng Hoa Kỳ vào năm 2020 đã tạo ra khoảng 68 triệu tấn ô nhiễm4. Tình trạng ô nhiễm như vậy góp phần làm tăng tỷ lệ mắc bệnh hen suyễn và các vấn đề hô hấp khác, đặc biệt là ở những nhóm dân cư dễ bị tổn thương như trẻ nhỏ và người già. Để giúp công chúng chuẩn bị tốt hơn cho những ngày chất lượng không khí kém và áp dụng các biện pháp đối phó hiệu quả, các hệ thống cảnh báo chất lượng không khí dựa trên trí tuệ nhân tạo có thể được triển khai. Đặc biệt, hệ thống AI do Mo et al., (2019) đề xuất trong bài báo 'Hệ thống cảnh báo sớm chất lượng không khí mới dựa trên trí tuệ nhân tạo' dựa trên mô hình dự báo ô nhiễm không khí cũng như mô hình đánh giá chất lượng không khí.5 Thông qua hệ thống này, một hệ thống cảnh báo sớm có thể được thực hiện liên quan đến chất lượng không khí và trong đó dữ liệu có thể được phân tích và sử dụng để tạo ra các biện pháp đối phó hợp lý ngoài các dự đoán về chất lượng không khí trong tương lai.
Giám sát đỗ xe dựa trên AI.
Một vấn đề chung của nhiều thành phố là bãi đậu xe. Nếu bạn đã từng cảm thấy thất vọng khi phải loanh quanh trong một bãi đậu xe chật cứng để tìm kiếm một vị trí, thì ứng dụng trí tuệ nhân tạo cụ thể này có thể sẽ khiến bạn quan tâm. Trí tuệ nhân tạo có thể giúp thông qua việc sử dụng màn hình và cảm biến để đánh giá thời gian thực trong các nhà để xe - nếu không có chỗ trống, thì du khách sẽ được cảnh báo để họ không phải mất thời gian đi vòng quanh bãi đậu xe.6 Ngoài ra, các thuật toán AI trong các bãi đậu xe đặc biệt lớn có thể được sử dụng để hướng dẫn khách đến các khu vực còn trống, đồng thời tiết kiệm thời gian.
Hệ thống bãi đậu xe thông minh cũng có thể được sử dụng để đánh giá thời gian có hoạt động cao dựa trên công suất sử dụng bãi đậu xe để các doanh nghiệp có thể chuẩn bị tốt hơn cho giờ cao điểm cũng như thời gian có ít chỗ đậu xe và do đó tỷ lệ cử tri khách hàng thấp.
Tối ưu hóa sạc xe điện
Khi các phương tiện giao thông công cộng chuyển từ chạy bằng nhiên liệu hóa thạch truyền thống sang chạy bằng nhiên liệu điện, có khá nhiều thứ cần phải được xem xét, chẳng hạn như lưu trữ pin, dự phòng máy phát điện và tạo hoặc điều chỉnh hệ thống sạc cho những phương tiện này . Ngoài ra, có một số biến số liên quan đến lượng và chi phí năng lượng mà một chiếc xe sử dụng, chẳng hạn như thời tiết và điều kiện giao thông, trong nhà so với việc sạc khi đang di chuyển và các hạn chế về nhu cầu cao điểm chỉ là một vài trong số đó.7 Nếu các thành phố áp dụng hệ thống tối ưu hóa năng lượng hỗ trợ AI, chi phí có thể được giữ ở mức tối thiểu thông qua việc tính toán lượng nguồn năng lượng và cơ sở vật chất cần thiết trước cũng như tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo để sạc các phương tiện khi thích hợp.
Ngoài ra, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo cũng có thể giúp kéo dài tuổi thọ pin của xe điện thông qua việc tính toán các hạn chế dựa trên nhà sản xuất và điều kiện thời gian thực đồng thời để tối ưu hóa mức sạc cũng như giảm thiểu mức độ xuống cấp.7 Một cách để làm như vậy là các thuật toán AI cảnh báo công ty vận tải công cộng về giá điện thấp hơn bình thường nhưng cũng như số tiền mà các phương tiện phải được sạc sao cho không có pin nào bị sạc quá mức.
Cải thiện hiệu suất lưới điện
Tùy thuộc vào nơi bạn sống trên thế giới, bạn có thể đã quen với lưới thông minh. Lưới điện thông minh là hệ thống điện hiện đại, trong đó có các cảm biến, tự động hóa, thông tin liên lạc và máy tính để nâng cao hiệu quả, độ tin cậy và an toàn của hệ thống điện. Hệ thống lưới điện thông minh có thể mang lại lợi ích cho thành phố theo nhiều cách, bao gồm8:
- Tự động định tuyến lại khi có bất thường trong hệ thống.
- Tích hợp nhiều hơn các hệ thống năng lượng tái tạo và hệ thống phát điện do khách hàng làm chủ
- Truyền tải điện hiệu quả hơn
- Giảm chi phí vận hành và quản lý cho các tiện ích.
- Giảm tỷ lệ nhu cầu cao điểm.
- Cải thiện bảo mật lưới
Khôi phục điện nhanh hơn sau khi mất điện (điều này rất quan trọng trong các sự kiện thời tiết khắc nghiệt như bão tuyết hoặc sóng nhiệt.)
An toàn công cộng
Khi mắt người không thể theo dõi tất cả các nguồn cấp dữ liệu an ninh trong một thành phố, trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ - ví dụ: đầu vào micrô từ camera đường phố có thể được AI hiểu là tiếng súng hoặc âm thanh khác biểu thị sự đau khổ. Trong những tình huống như vậy, các thuật toán AI có thể cảnh báo các nhà khai thác dịch vụ khẩn cấp bằng dữ liệu vị trí và bất kỳ dữ liệu cần thiết nào khác để quyết định gửi dịch vụ khẩn cấp hay không. Biển báo kỹ thuật số có thể được cập nhật theo thời gian thực để cảnh báo công chúng về các tình huống cần chú ý như lũ lụt hoặc các tình huống khẩn cấp khác. Một cách khác mà AI có thể được sử dụng để cải thiện an toàn công cộng là thông qua việc kiểm soát đèn giao thông để dọn đường cho những người phản ứng đầu tiên thay vì dựa vào lực lượng cảnh sát đến.
dự án
[1] R. Toews, Đây là những công ty khởi nghiệp ứng dụng trí tuệ nhân tạo để đối phó với biến đổi khí hậu (2021), Forbes.
[2] C. Huntingford, ES Jeffers, MB Bonsall, HM Christensen, T. Lees, H. Yang, Máy học và trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ nghiên cứu và chuẩn bị cho biến đổi khí hậu (2019), IOPScience.
[3] Công viên thông minh, Trí tuệ nhân tạo trong bảo tồn động vật hoang dã (2019).
[4] Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ, Chất lượng không khí - Tóm tắt quốc gia (2021).
[5] X. Mo, L. Zhang, H. Li, Z. Qu, Hệ thống cảnh báo sớm về chất lượng không khí mới lạ dựa trên trí tuệ nhân tạo (2019), Tạp chí Quốc tế về Nghiên cứu Môi trường và Sức khỏe Cộng đồng.
[6] N. Joshi, Hệ thống đỗ xe dựa trên AI có thể giải quyết các vấn đề về đỗ xe. Đây là cách thực hiện. dị ứng.
[7] Xe buýt bền vững, Trí tuệ nhân tạo như một phương tiện để tối ưu hóa việc sạc của các phương tiện. Một cuộc phỏng vấn với BluWave-ai (2020).
[8] SmartGrid.Gov, Lưới thông minh (2021).
- 2019
- 2020
- 2021
- 7
- Tài khoản
- Kế toán
- Hoạt động
- hoạt động
- Ad
- AI
- Định hướng
- thuật toán
- thuật toán
- Tất cả
- phân bổ
- động vật
- Các Ứng Dụng
- các ứng dụng
- KHU VỰC
- xung quanh
- bài viết
- trí tuệ nhân tạo
- tự động
- Tự động hóa
- sao lưu
- pin
- ắc quy
- lưu trữ pin
- Dữ Liệu Lớn.
- Thúc đẩy mạnh mẽ
- chương trình
- xây dựng
- xe buýt
- các doanh nghiệp
- máy ảnh
- carbon
- lượng khí thải carbon
- dấu chân carbon
- trường hợp
- gây ra
- thách thức
- thay đổi
- phí
- tính phí
- sạc
- Trẻ em
- Các thành phố
- City
- Khí hậu thay đổi
- Chung
- Giao tiếp
- Các công ty
- công ty
- máy tính
- Người tiêu dùng
- tiêu thụ
- nội dung
- Chi phí
- Tạo
- dữ liệu
- Ra quyết định
- chậm trễ
- Nhu cầu
- phát triển
- kỹ thuật số
- Gởi
- Hiệu quả
- hiệu quả
- Người cao tuổi
- Điện
- xe điện
- xe điện
- điện
- Phát thải
- năng lượng
- môi trường
- Cơ quan bảo vệ môi trường
- sự kiện
- chi phí
- Tên
- thực phẩm
- Forbes
- nhiên liệu hóa thạch
- tương lai
- Tổng Quát
- lưới
- Phát triển
- hướng dẫn
- cho sức khoẻ
- Cao
- House
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- HTTPS
- Hàng trăm
- ý tưởng
- xác định
- Bất hợp pháp
- Va chạm
- thông tin
- hội nhập
- Sự thông minh
- quan tâm
- Quốc Tế
- Phỏng vấn
- trực giác
- các vấn đề
- IT
- lớn
- học tập
- Cấp
- địa phương
- địa điểm thư viện nào
- học máy
- Làm
- quản lý
- Phương tiện truyền thông
- triệu
- kiểu mẫu
- giám sát
- di chuyển
- NIH
- hoạt động
- Hoạt động
- gọi món
- cơ quan
- Nền tảng khác
- bãi đậu xe
- công viên
- lập kế hoạch
- Nền tảng
- Plugin
- Công an
- người nghèo
- quyền lực
- dự đoán
- Dự đoán
- Sản xuất
- Sản phẩm
- Sản lượng
- bảo vệ
- chứng minh
- công khai
- y tế công cộng
- giao thông công cộng
- chất lượng
- Giá
- Nguyên
- dữ liệu thô
- giảm
- hồi quy
- năng lượng tái tạo
- nghiên cứu
- tài nguyên
- Nguy cơ
- đánh giá rủi ro
- chạy
- Sự An Toàn
- tiết kiệm
- an ninh
- cảm biến
- DỊCH VỤ
- định
- Các trang web
- thông minh
- So
- Spot
- Khởi động
- Startups
- Bang
- là gắn
- đường phố
- nhà cung cấp
- Tính bền vững
- bền vững
- hệ thống
- hệ thống
- Công nghệ
- Tương lai
- thế giới
- thời gian
- Tone
- theo dõi
- giao thông
- quá cảnh
- vận chuyển
- Kỳ
- Hoa Kỳ
- đô thị
- tiện ích
- xe
- Xe cộ
- Dễ bị tổn thương
- Nước
- Động vật hoang dã
- ở trong
- thế giới
- X
- Năng suất