„Jak miasta będą wykorzystywać AI do bardziej efektywnego zarządzania”

Artykuł w PDF

Sztuczna inteligencja zmienia naszą rzeczywistość, codziennie dowiadujemy się o jej nowych zastosowaniach, które automatyzują procesy w przedsiębiorstwach, często prowadząc do zmniejszenia zatrudnienia i obniżenia kosztów. Jako TT Silesia dokonaliśmy kwerendy rozwiązań AI w smart cities, które mogą prowadzić do wzrostu efektywności zarządzania w polskich miastach, ze szczególnym uwzględnieniem potrzeb regionu.

Miasta nieustannie się rozwiają, korzystając z sztucznej inteligencji. Dzięki technologii AI stosowanej w inteligentnych miastach, mogą one kontrolować ruch drogowy, gospodarkę odpadami i utrzymanie infrastruktury, a także prognozować zużycie energii, ryzyko zanieczyszczeń i wpływ na środowisko. Inteligentne miasta minimalizują negatywne skutki dla zmian klimatu, skracają proces decyzyjny i poprawiają jakość życia mieszkańców.

Bezpieczeństwo

Kamery monitoringu przegląda się zwykle po zgłoszeniu przestępstwa, co nie zapobiega ani nie powstrzymuje przestępczości. Kamery wykorzystujące sztuczną inteligencję potrafią analizować nagrania w czasie rzeczywistym i wykrywać działania przestępcze, które mogą być natychmiast zgłaszane i rozwiązane. Kamery te mogą również rozpoznawać ludzi na podstawie ubioru, co pozwala szybciej znaleźć podejrzanych.

Można wymienić konkretne rozwiązania w tym obszarze tj:

–       Analiza obrazu w czasie rzeczywistym: Kamery wyposażone w sztuczną inteligencję są w stanie analizować nagrania w czasie rzeczywistym i automatycznie wykrywać podejrzane zachowania lub sytuacje. Umożliwia to szybkie reagowanie służb odpowiedzialnych za bezpieczeństwo i minimalizowanie ryzyka eskalacji sytuacji.

–       Rozpoznawanie twarzy: Technologia AI może być wykorzystywana do rozpoznawania twarzy osób na nagraniach monitoringu. Dzięki temu możliwe jest szybsze śledzenie podejrzanych i identyfikowanie osób poszukiwanych przez organy ścigania.

–       Analiza zachowań: Sztuczna inteligencja może również analizować zachowania ludzi na nagraniach, co pozwala na wykrywanie niecodziennych wzorców ruchu czy interakcji, które mogą wskazywać na działalność przestępczą.

–       Współpraca z innymi systemami: Kamery z AI mogą być zintegrowane z innymi systemami używanymi w inteligentnych miastach, takimi jak systemy zarządzania ruchem drogowym czy transportem publicznym, co pozwala na skoordynowane działanie różnych służb miejskich w przypadku zagrożenia.

–       Ochrona prywatności: Sztuczna inteligencja może być stosowana także w celu ochrony prywatności mieszkańców. Na przykład, technologia AI może automatycznie rozmywać twarze osób na nagraniach, które nie są bezpośrednio zaangażowane w incydent, zanim te nagrania zostaną udostępnione organom ścigania lub innym podmiotom.

–       Monitorowanie miejsca wirtualnego: Sztuczna inteligencja może być także wykorzystywana do monitorowania przestrzeni wirtualnej, takiej jak fora internetowe czy media społecznościowe, w celu wykrywania potencjalnych zagrożeń, np. planowania ataków terrorystycznych czy cyberprzestępstw.

Utrzymanie infrastruktury

Istnieją już technologie wykorzystującą sztuczną inteligencję, która potrafi analizować obrazy dróg, oceniać problemy i wdrażać ekonomiczne rozwiązania. Pozwala to miastom wiedzieć, kiedy i gdzie wymagane są naprawy, a także oszczędzać pieniądze. Tego rodzaju technologia zwiększa także bezpieczeństwo w miastach, ponieważ problemy nie pozostają niezauważone. W obszarze utrzymania infrastruktury warto wymienić

–       Analiza obrazu i diagnozowanie problemów: Systemy oparte na sztucznej inteligencji są w stanie analizować obrazy dróg, mostów, chodników czy innych elementów infrastruktury, aby wykrywać uszkodzenia, pęknięcia czy inne problemy. Dzięki temu miasta mogą wcześniej zidentyfikować miejsca, które wymagają interwencji.

–       Optymalizacja planowania prac remontowych: AI pozwala miastom lepiej planować prace remontowe, tak aby były one przeprowadzane w sposób jak najmniej uciążliwy dla mieszkańców i użytkowników infrastruktury. To również pozwala na efektywne zarządzanie zasobami oraz minimalizowanie przestojów.

–       Monitorowanie zużycia materiałów: Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do monitorowania zużycia materiałów budowlanych oraz ich żywotności. Dzięki temu możliwe jest szybkie reagowanie na potrzebę wymiany czy naprawy, co przekłada się na oszczędności finansowe.

–       Predykcja przyszłych problemów: Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego mogą przewidywać przyszłe problemy związane z infrastrukturą miejską, takie jak erozja czy wpływ zmian klimatu na konstrukcje. Pozwala to miastom na przygotowanie odpowiednich strategii oraz działań prewencyjnych.

–       Automatyzacja i robotyzacja prac: W niektórych przypadkach sztuczna inteligencja może współpracować z robotami czy dronami, które przeprowadzają prace związane z utrzymaniem infrastruktury. Takie rozwiązania pozwalają na przyspieszenie procesów oraz zmniejszenie kosztów związanych z zatrudnieniem pracowników.

–       Zarządzanie ruchem drogowym: Systemy AI mogą być wykorzystywane do optymalizacji ruchu drogowego, poprzez dynamiczną zmianę sygnalizacji świetlnej czy sugerowanie alternatywnych tras. Dzięki temu możliwe jest ograniczenie wpływu prac remontowych na funkcjonowanie miasta.

Kontrola zanieczyszczeń

Naukowcy opracowali technologię wykorzystującą AI i uczenie maszynowe do analizowania obecnych zanieczyszczeń powietrza i prognozowania poziomów zanieczyszczenia na kolejne godziny. Tego rodzaju technologia pozwala władzom podejmować decyzje z wyprzedzeniem, aby zmniejszyć ich wpływ na środowisko.Analiza odbywa się na danych z różnych źródeł, takich jak satelity, stacje pomiarowe jakości powietrza czy sieci czujników, aby dostarczyć w czasie rzeczywistym informacji o poziomie zanieczyszczeń. Dzięki temu władze i społeczeństwo są świadome aktualnej jakości powietrza i mogą podejmować odpowiednie działania.

Jednak wykorzystując uczenie maszynowe, można przewidywać poziomy zanieczyszczeń na podstawie danych historycznych, warunków atmosferycznych, ruchu drogowego i innych czynników. Prognozy te pozwalają władzom podejmować decyzje z wyprzedzeniem, takie jak wprowadzenie ograniczeń w ruchu pojazdów czy emisji przemysłowych, aby zapobiec wzrostowi poziomu zanieczyszczeń. Może to pomóc ludziom z chorobami układu oddechowego, alergiami czy innymi schorzeniami, które są wrażliwe na zanieczyszczenia, w podejmowaniu decyzji o tym, kiedy najlepiej pozostać w domu lub unikać pewnych obszarów. Takie modele zintegrowania z miejskim systemem ostrzegania, pozwoli uniknąć przebywania mieszkańców na zewnątrz w momentach wzrostu zanieczyszczenia.

Systemy parkowania

Wykorzystując technologię rozpoznawania tablic rejestracyjnych, parkingi mogą wykrywać pojazdy, które przekroczyły czas postoju, co pozwala również na egzekwowanie opłat i wystawianie mandatów. Gdy systemy AI są zintegrowane z obszarami parkingowymi, dostępność miejsc może być prezentowana oczekującym użytkownikom, a niektóre bardziej zaawansowane technologie mogą polecać miejsca w zależności od rodzaju samochodu. Wprowadzenie systemów parkowania opartych na sztucznej inteligencji może znacznie poprawić zarówno doświadczenie kierowców, jak i efektywność zarządzania parkingami przez władze miejskie. W dłuższej perspektywie, takie systemy mogą przyczynić się do zmniejszenia zatłoczenia w miastach, poprawy jakości powietrza oraz obniżenia poziomu stresu związanego z poszukiwaniem miejsc parkingowych. Warto przedstawić kilka konkretnych systemów opartych o istniejące technologie.

–       Automatyczne rozpoznawanie tablic rejestracyjnych (ANPR): Systemy ANPR mogą śledzić pojazdy wchodzące i opuszczające obszar parkowania, automatycznie rejestrując czas postoju. Dzięki temu parkingi mogą egzekwować opłaty i wystawiać mandaty w przypadku przekroczenia dozwolonego czasu postoju.

–       Monitorowanie dostępności miejsc parkingowych: Systemy AI mogą analizować dane z kamer monitoringu i czujników, aby w czasie rzeczywistym informować o dostępności miejsc parkingowych. Informacje te mogą być prezentowane na tablicach informacyjnych lub aplikacjach mobilnych, ułatwiając kierowcom szybkie znalezienie wolnych miejsc.

–       Rekomendacja miejsc parkingowych: Zaawansowane systemy parkowania oparte na AI mogą polecać miejsca parkingowe w zależności od rodzaju samochodu, np. przydzielając większe miejsca dla samochodów typu SUV czy dostawczych. Dzięki temu parking może być bardziej efektywnie wykorzystany, a kierowcy mogą uniknąć trudności związanych z parkowaniem w nieodpowiednich miejscach.

–       Optymalizacja zarządzania parkingiem: AI może być używane do analizy danych dotyczących wzorców użytkowania miejsc parkingowych, co pozwala na lepsze planowanie przestrzeni i optymalizację opłat parkingowych. Na przykład, władze miejskie mogą wprowadzać dynamiczne opłaty za parkowanie w zależności od popytu, aby zachęcić kierowców do korzystania z miejsc parkingowych w mniej uczęszczanych obszarach.

–       Integracja z systemami transportu publicznego: Systemy parkowania oparte na AI mogą być zintegrowane z systemami transportu publicznego, takimi jak autobusy, tramwaje czy pociągi. Dzięki temu kierowcy mogą łatwiej zaplanować swoją podróż, łącząc jazdę samochodem z korzystaniem z transportu publicznego, co może zmniejszyć zatłoczenie w miastach.

Transport publiczny

Transport publiczny już teraz bardzo się mienia dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji. Technologie pozwalają użytkownikom transportu publicznego uzyskiwać dostęp do na bieżąco aktualizowanych informacji o ruchu, co poprawia punktualność i zadowolenie klientów. Możliwe jest również wykorzystanie zautomatyzowanych autobusów w miastach, co może zmniejszyć emisję spalin, poprawić trasy i zwiększyć częstotliwość kursowania. W oddali jawią się autonomiczne autobusy i rozwój szybkiej podziemnej kolei, jednak takie rozwiązania wymagają ogromnych kosztów. Na dziś, można bez znacznych inwestycji wykorzystać AI do zwiększenia efektywności transportu publicznego. W tym obszarze można wymienić konkretne rozwiązania:

–       Informacje w czasie rzeczywistym: Aplikacje mobilne i systemy informacji oparte na AI dostarczają pasażerom aktualnych danych na temat rozkładów jazdy, opóźnień i alternatywnych tras. Dzięki tym informacjom pasażerowie mogą planować swoje podróże z większą precyzją i elastycznością.

–       Optymalizacja rozkładów jazdy: AI może analizować dane dotyczące liczby pasażerów, wzorców ruchu oraz warunków pogodowych, aby zoptymalizować rozkłady jazdy i trasy autobusów, tramwajów czy pociągów. Dzięki temu pasażerowie mogą korzystać z usług bardziej dopasowanych do ich potrzeb, a operatorzy transportu publicznego mogą lepiej zarządzać swoimi zasobami.

–       Zautomatyzowane autobusy: Samojezdne, elektryczne autobusy mogą być wykorzystywane w miastach, zmniejszając emisję spalin, poprawiając trasy i zwiększając częstotliwość kursowania. Dzięki temu pasażerowie mają dostęp do bardziej ekologicznego i wygodnego transportu.

–       Osobiste rekomendacje dla pasażerów: AI może analizować preferencje i historię podróży poszczególnych pasażerów, aby dostarczać spersonalizowanych rekomendacji dotyczących tras, biletów czy godzin podróży. Dzięki temu pasażerowie mogą korzystać z usług bardziej dopasowanych do ich potrzeb i oczekiwań.

–       Wsparcie dla osób niepełnosprawnych: Technologia AI może pomóc w dostosowywaniu usług transportu publicznego do potrzeb osób niepełnosprawnych. Na przykład, systemy rozpoznawania mowy czy wizualne mogą być wykorzystywane w celu udzielania informacji o dostępności miejsc dla wózków inwalidzkich, czy też pomoc w nawigacji na przystankach i stacjach.

Gospodarka odpadami

Inteligentne miasta zaczynają wykorzystywać sztuczną inteligencję w zarządzaniu odpadami. Ta technologia pozwala miastom śledzić proces recyklingu i określać, co może być przetwarzane w danym obszarze. Niektóre miasta, takie jak Sydney, posuwają się o krok dalej i wykorzystują roboty zasilane sztuczną inteligencją do sortowania śmieci oraz czyszczenia obszarów takich jak jeziora i rzeki.

Gospodarka odpadami staje się coraz ważniejszym zagadnieniem w miarę rozwoju miast na całym świecie. W odpowiedzi na rosnące wyzwania, inteligentne miasta wykorzystują sztuczną inteligencję (AI) do ulepszenia zarządzania odpadami, co przyczynia się do ochrony środowiska i poprawy życia mieszkańców. 

W obszarze gospodarowania odpadami wykorzystywane są następujące rozwiązania:

–       Monitorowanie pojemników na śmieci: W miastach, takich jak Barcelona czy Amsterdam, używa się czujników IoT (Internet of Things) do monitorowania pojemników na śmieci. Dzięki tym czujnikom, miasto może zbierać informacje na temat poziomu wypełnienia pojemników i optymalizować harmonogramy odbioru odpadów.

–       Systemy sortowania odpadów: W San Francisco, firma Recology zastosowała AI do sortowania śmieci w swoim centrum recyklingu. Roboty wykorzystujące rozpoznawanie obrazu i uczenie maszynowe są w stanie szybko i precyzyjnie sortować różne rodzaje materiałów, co zwiększa efektywność recyklingu.

–       Optymalizacja tras odbioru odpadów: W Seulu, AI jest używana do analizowania danych z czujników IoT, co pozwala na optymalizację tras odbioru śmieci. Dzięki temu, miasto jest w stanie zmniejszyć koszty transportu oraz emisję CO2

–       Przetwarzanie odpadów na energię: W Kopenhadze, AI jest wykorzystywana do optymalizacji procesów w miejskiej elektrociepłowni, która przetwarza odpady na energię. Sztuczna inteligencja pozwala na lepsze monitorowanie i kontrolowanie procesu spalania, co skutkuje wyższą efektywnością i mniejszym wpływem na środowisko.

–       Czyszczenie wód: W Tokio, roboty zasilane AI są używane do monitorowania i czyszczenia zbiorników wodnych, takich jak rzeki czy jeziora. Roboty te są wyposażone w kamery i czujniki, które pozwalają na szybkie wykrywanie zanieczyszczeń oraz ich efektywne usuwanie.

–       Edukacja i zaangażowanie społeczne: W Londynie, AI jest wykorzystywana w ramach programów edukacyjnych, które uczą mieszkańców o znaczeniu recyklingu i zrównoważonego zarządzania odpadami. Dzięki interaktywnym aplikacjom, mieszkańcy mogą nauczyć się jak poprawnie segregować odpady, a także śledzić swoje postępy i osiągnięcia.

–       Automatyczne sortowanie odpadów w gospodarstwach domowych: W przyszłości, inteligentne pojemniki na śmieci mogą być wyposażone w systemy AI, które automatycznie będą sortować odpady w domu. Ułatwi to mieszkańcom segregację odpadów i zwiększy efektywność recyklingu na szczeblu lokalnym.

–       Nowoczesne metody przetwarzania odpadów: AI może pomóc w opracowywaniu innowacyjnych technologii do przetwarzania odpadów, takich jak konwersja plastiku na biodegradowalne materiały czy przetwarzanie odpadów organicznych na biogaz. Dzięki temu, miasta będą mogły lepiej wykorzystać surowce wtórne, co przyczyni się do zmniejszenia ilości odpadów trafiających na składowiska.

W miarę jak rośnie znaczenie odpowiedzialnego gospodarowania odpadami, sztuczna inteligencja może pomóc w osiągnięciu celów związanych z ochroną środowiska oraz poprawą jakości życia mieszkańców. Dalsze inwestycje w technologie AI i IoT mają potencjał znacząco przyczynić się do rozwoju inteligentnych miast, które są w stanie skutecznie zarządzać swoimi zasobami i minimalizować wpływ na planetę.

Zarządzanie ruchem drogowym

Technologia AI jest wdrażana w transporcie drogowym, aby zmniejszyć korki i wypadki. System zarządzania ruchem o nazwie CIRCLES ma możliwość prognozowania i redukcji ruchu drogowego, wykorzystując głębokie algorytmy uczenia się. Może to także zmniejszyć zanieczyszczenie powodowane przez ruch drogowy. AI może być również wykorzystywane w systemach kamer monitoringu drogowego, aby wykrywać przestępstwa drogowe w czasie rzeczywistym, co ułatwia ich rozwiązanie.

Zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) w zarządzaniu ruchem drogowym staje się coraz bardziej powszechne, gdyż przyczynia się do zmniejszenia korków, wypadków oraz zanieczyszczenia powietrza poprzez: 

–       Adaptacyjne sygnalizacje świetlne: W miastach takich jak Pittsburgh czy Los Angeles, AI jest wykorzystywana do sterowania sygnalizacjami świetlnymi w sposób adaptacyjny. System analizuje dane z czujników ruchu i na podstawie tego dostosowuje czas trwania świateł zielonych i czerwonych, co optymalizuje przepustowość skrzyżowań i zmniejsza zatory.

–       Wspomaganie nawigacji: Aplikacje nawigacyjne, takie jak Google Maps czy Waze, wykorzystują AI do analizy historycznych danych o ruchu drogowym oraz informacji w czasie rzeczywistym. Dzięki temu, mogą one sugerować kierowcom optymalne trasy dojazdu, co zmniejsza ryzyko utknięcia w korkach.

–       Wykrywanie wypadków i korków: W miastach, takich jak Londyn czy Tokio, AI jest wykorzystywana do analizy danych z kamer monitoringu drogowego, aby szybko wykrywać wypadki, zatory czy inne sytuacje na drogach. Dzięki temu, służby ratunkowe mogą szybciej reagować na te sytuacje, a kierowcy mogą być informowani o alternatywnych trasach.

–       Bezpieczeństwo pieszych i rowerzystów: W Helsinkach, systemy AI są stosowane do analizy zachowań pieszych i rowerzystów na podstawie danych z kamer monitoringu. Na tej podstawie, miasto może wprowadzać zmiany w infrastrukturze drogowej, takie jak wyznaczanie stref wolnych od samochodów czy budowanie nowych ścieżek rowerowych, aby poprawić bezpieczeństwo wszystkich uczestników ruchu.

–       Wsparcie dla pojazdów autonomicznych: AI odgrywa kluczową rolę w rozwoju i działaniu pojazdów autonomicznych. Samochody te wykorzystują różnorodne czujniki, takie jak kamery, lidary czy radary, aby gromadzić informacje o otaczającym świecie. Następnie, dzięki systemowi sztucznej inteligencji, są one w stanie analizować te dane, podejmować decyzje dotyczące ruchu oraz bezpiecznie poruszać się po drogach. Wprowadzenie większej liczby pojazdów autonomicznych może przyczynić się do zmniejszenia korków, wypadków oraz emisji spalin.

–       Podejmowanie decyzji dotyczących inwestycji w infrastrukturę: AI może pomóc władzom miejskim w podejmowaniu lepszych decyzji dotyczących inwestycji w infrastrukturę drogową. Na podstawie analizy danych o ruchu drogowym, wypadkach czy potrzebach mieszkańców, systemy AI mogą sugerować, które projekty mają największy potencjał zmniejszenia korków i poprawy bezpieczeństwa na drogach.

–       Monitorowanie przestępstw drogowych: Jak wspomniano wcześniej, AI może być wykorzystywane w systemach kamer monitoringu drogowego, aby wykrywać przestępstwa drogowe w czasie rzeczywistym. Systemy te są w stanie automatycznie rozpoznawać sytuacje, takie jak przekroczenie dozwolonej prędkości, niezatrzymanie się na czerwonym świetle czy nieprawidłowe wyprzedzanie. Dzięki szybkiemu wykrywaniu takich przypadków, służby mogą podejmować odpowiednie działania, co wpływa na poprawę bezpieczeństwa na drogach.

Podsumowując, sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w rozwoju inteligentnych miast, wpływając na różne aspekty życia miejskiego, takie jak bezpieczeństwo, utrzymanie infrastruktury, zarządzanie ruchem drogowym, gospodarkę odpadami czy monitorowanie zużycia energii. Wykorzystanie AI w inteligentnych miastach pozwala na lepsze zarządzanie zasobami, zwiększenie jakości życia mieszkańców i minimalizowanie negatywnego wpływu na środowisko.