众所周知,人工智能和技术近来发展迅速,诸如 CAPTCHA 之类的应用程序可以防止机器人访问网站,恒温器可以适应我们的日常安排甚至 可以为我们选择潜在度假目的地的算法.
但是,如果机器学习可以用于利基或个人环境之外呢? 将人工智能更进一步并将其实施到我们的城市和基础设施中,有可能提高运营效率,有助于可持续发展工作、城市规划等。 下面,我们将探索机器学习可用于改善我们的城市并使它们整体更智能的一些方法。
使用人工智能计算碳足迹
很多时候,我们会从各种形式的媒体听到我们应该致力于减少我们个人和集体的碳足迹——然而,城市和组织如何准确计算他们对碳排放的贡献? 总体而言,碳足迹可以分为三类 - 组织或城市运营的直接排放(范围 1 排放)、与运行城市所需的发电相关的排放(范围 2 排放)和消费排放和生产城市产品(范围 3 排放),涉及上游供应商和下游消费者(例如城市居民)1.
虽然获取和处理数据是一项挑战,但一些初创公司正在开发工具,这些工具不仅可以量化排放,还可以帮助制定关于如何减少排放的计划(基于数据),例如通过制定更可持续和明智的决策或通过转向可行的可再生能源。 许多公司使用平台 像 Spark 3.0 一样帮助数据处理,但它仍然具有挑战性。
一家名为 Watershed 的特定公司希望能够构建一种工具,在该工具中,原始数据可以产生洞察力和减少碳排放的具体行动。
干旱风险评估和预测
随着气候变化的加剧,干旱等更严重的天气事件变得越来越普遍。 总体而言,干旱在 1.5 年至 1988 年间给世界造成了 2017 万美元的损失,由此导致的粮食不安全已造成数十万人死亡,甚至更多。2 通过基于人工智能的预测,可以改进有关干旱的决策,并可以采用更好的方法和时间来确保最佳水资源分配和在干旱事件发生之前传播信息。
用于预测高影响天气事件的 AI 示例之一是梯度增强回归树 (GBRT) 算法,其中发现在 75% 的情况下,专业预报员选择了基于 AI 的预测而不是人类的直觉。2
野生动物保护
越来越多的证据表明大数据和机器学习 可以帮助拯救环境. 保护各种动物的栖息地在城市中与在热带雨林中一样重要。
很多时候,环保主义者和生态学家会设置相机陷阱,以便更好地了解某个地区生活着哪些动物、它们活跃的时间以及监测人类对野生动物的影响。 不幸的是,手动浏览镜头需要大量时间,并且可能会延迟有益于当地动植物群的行动。 这就是 AI 算法的地方,例如由 解决 进来——这个人工智能算法可以让环保主义者实时了解动物的存在,并几乎立即识别任何检测到的动物,以便尽快采取适当的行动。 此外,诸如此类的算法可用于实时检测非法活动,这意味着偷猎者将更难以捕捉动物。
空气质量监测和预测
不幸的是,空气污染是一个全球性的大问题。 仅美国在 2020 年就产生了约 68 万吨污染4. 这种污染会导致哮喘和其他呼吸系统疾病的发病率更高,尤其是在幼儿和老人等弱势群体中。 为了帮助公众更好地应对空气质量不佳的日子并采取有效的应对措施,可以实施基于人工智能的空气质量预警系统。 特别是,Mo et al., (2019) 在他们的文章“基于人工智能的新型空气质量预警系统”中提出的人工智能系统是基于空气污染预测模型和空气质量评估模型。5 通过该系统,可以实施空气质量预警系统,除了预测空气质量外,还可以分析和使用数据来制定合理的对策。 空气质量 在未来。
基于人工智能的停车监控。
许多城市普遍存在的一个问题是停车。 如果您曾经因为在拥挤的停车场四处寻找位置而感到沮丧,那么您可能会对这种人工智能的特殊应用感兴趣。 人工智能可以帮助通过使用监视器和传感器来评估停车场的实时占用情况——如果恰好没有空位,那么游客就会收到警报,这样他们就不必浪费时间在停车场里转了一圈。6 此外,特别是大型停车位的人工智能算法可用于引导游客到空置区域,也可以节省时间。
智能停车系统还可用于根据停车位占用率来衡量高活动时间,以便企业可以更好地为高峰时段以及停车位占用率低的时间做好准备,从而降低客户的参与率。
电动汽车充电优化
随着公共交通车辆从传统的化石燃料驱动转向电力驱动,需要考虑很多事情,例如电池存储、备用发电机以及为这些车辆创建或调整充电系统. 此外,还有几个变量会影响车辆使用的能源数量和成本,例如天气和交通状况、内部充电与移动充电以及高峰需求限制等。7 如果城市采用基于人工智能的能源优化系统,可以通过预先计算所需的能源和设施数量,以及适当整合可再生能源为车辆充电,将费用保持在最低水平。
此外,人工智能集成还可以通过同时考虑基于制造商的限制和实时条件来帮助延长电动汽车的电池寿命,以优化充电水平并最大程度地减少退化水平。7 这样做的一种方法是人工智能算法,提醒公共交通公司电价低于平时,以及车辆应充电的数量,以免电池过度充电。
提高电网性能
根据您居住在世界上的哪个地方,您可能已经熟悉智能电网。 智能电网是指现代电力系统,其中有传感器、自动化、通信和计算机,以提高电力系统的效率、可靠性和安全性。 智能电网系统可以通过多种方式使城市受益,包括8:
- 系统出现异常时自动重新路由。
- 更多可再生能源系统和客户自有发电系统的集成
- 更高效的电力传输
- 降低公用事业的运营和管理成本。
- 降低高峰需求率。
- 提高电网安全性
电力干扰后更快恢复电力(这在暴风雪或热浪等恶劣天气事件中至关重要。)
公共安全
当人眼无法跟踪城市内的所有安全信息时,人工智能可以提供帮助——例如,来自街头摄像机的麦克风输入可以被人工智能解释为枪声或其他表示遇险的声音。 在这种情况下,人工智能算法可以通过位置数据和任何其他所需的数据来提醒紧急服务操作员,以决定是否派遣紧急服务。 数字标牌可以实时更新,以提醒公众注意需要注意的情况,例如洪水或其他紧急情况。 人工智能可用于改善公共安全的另一种方式是通过控制交通灯为急救人员扫清道路,而不是依靠警察部队到达。
参考资料
[1] R. Toews, 这些是应用人工智能应对气候变化的初创公司 (2021 年),福布斯。
[2] C. Huntingford, ES Jeffers, MB Bonsall, HM Christensen, T. Lees, H. Yang, 机器学习和人工智能帮助气候变化研究和准备 (2019 年),IOPS 科学。
[3] 智能园区, 野生动物保护中的人工智能 (2019)。
[4] 美国环境保护署, 空气质量 - 国家概要 (2021)。
[5] 莫X.,张L.,李H.,曲Z., 基于人工智能的新型空气质量预警系统 (2019),国际环境研究与公共卫生杂志。
[6] N.乔希, 基于人工智能的停车系统可以解决停车问题。 就是这样。 阿莱林。
[7] 可持续巴士, 人工智能作为优化车辆充电的手段。 对 BluWave-ai 的采访 (2020)。
[8] 智能电网.Gov, 智能电网 (2021)。
来源:https://www.smartdatacollective.com/8-ways-machine-learning-can-be-used-to-make-cities-smarter/
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