Как работает искусственный интеллект «умного» города»22.08.2019 18:22

22.08.2019, Чт, 15:53, Мск , Текст: Эдуард Пройдаков

Доля городского населения во всем мире стремительно растет, десятимилионным мегаполисом уже никого не удивить. Управлять городским хозяйством такого монстра невозможно прежними, «аналоговыми» методами. Поэтому миллионники, а за ними — и города поменьше, стремительно «умнеют», к решению вопросов, возникающих в этих городах все чаще привлекают искусственный интеллект.

В 1900 г. только 14% населения планеты жили в городах, а к 2008-м в них проживала уже половина населения мира, и этот показатель продолжает расти. В 1950 году на Земле было всего 83 города с населением более миллиона человек, тогда как в 2018-м их стало 512. Аналогичные процессы идут и в России — на 1 января этого года городские жители составляли уже 74,6% населения страны.

С ростом доли городского населения растет и важность обеспечения качества жизни в городах. Это невозможно сделать без применения «умных» технологий, помогающих управлять всеми аспектами городской жизни.

Данные прежде всего

Умный город — одна из составляющих цифровой экономики. Это концепция, подразумевает всестороннее внедрение инфокоммуникационных технологий в процессы управления городом — его имуществом, транспортом, службы водо- и энергоснабжения и т. д. с целью более рачительного расходования ресурсов и улучшения жизни горожан.

ИТ-инфраструктура умного города — очень сложная система, состоящая из множества подсистем, громадного числа подключенных компьютеров, контроллеров, устройств и датчиков. Все они во время работы порождают громадные объемы данных, которые нужно передавать, обрабатывать, анализировать и хранить те из них, которые потребуются в дальнейшем. То есть для того, чтобы технологии умного города заработали, необходима, во-первых, достаточно дорогая инфраструктура, а, во-вторых, должно быть понимание, какие задачи в какой очередности должны решаться.

Рост городского населения привел к транспортным коллапсам в городах, многократно возросла нагрузка на все городские службы: здравоохранения, жилищно-коммунальные и др. Потребовались решения, позволяющие перенести большую часть управленческой нагрузки на компьютеры, которые, как известно, не устают и почти не ошибаются, то есть сделать городское хозяйство максимально автоматизированным, а город — «умным».

Безусловно, первый шаг в превращении города в «умный» — сбор новых и более качественных данных. Они обеспечивают возможность применения аналитических методов, в том числе методов предиктивной аналитики, которая позволяет решать проблемы до их возникновения. Задача сама по себе непростая, поэтому помощь городам в сборе и обработке данных — это одно из направлений, в которых в настоящее время используется искусственный интеллект.

К источникам данных относятся, прежде всего, всевозможные датчики, данные о продажах билетов на общественный транспорт и в развлекательные заведения, статистика о потреблении услуг ЖКХ, муниципальных и государственных услуг, отчеты муниципальных служб, служб здравоохранения, охраны правопорядка, мониторинга окружающей среды и т.д.

Одним из основных источников исходных данных являются видео- и фотоизображения. Технологии распознавания образов на основе ИИ делают их значительно более информативными. Корпорация Nvidia прогнозирует, что уже к следующему году в городах будет установлен около миллиарда видеокамер (в Москве по данным за 2018 г. их функционирует 170 тыс.). Разумеется, что с обработкой такого потока данных могут справиться только продвинутые средства видеоаналитики.

Головная боль городов — транспорт

Среди решаемых в городе видеоаналитикой задач следует отметить отслеживание скорости и объемов трафика движения миллионов автомашин. Последующий анализ позволяет установить закономерности и на их основе оптимизировать городскую транспортную сеть. Это направление получило название «интеллектуальная транспортная система» или «интеллектуальная система управления дорожным движением». Это система контроля и управления дорожным движением транспортных средств из единого информационного центра. Она решает такие задачи, как распознавание государственных регистрационных знаков транспортных средств; измерение скорости движения; обнаружение ДТП и пробок; фиксация нарушений ПДД, сбор статистики, синхронизацию работы светофоров, помощь горожанам и организациям в оптимизации своих маршрутов, информирование о местонахождении и времени прибытия маршрутных транспортных средств и т. д.

Здесь кроются громадные резервы для экономии общественного времени и топлива. Примером может служить американский Сан-Диего, где прошлой осенью установили 12 адаптивных транспортных систем вдоль одного из самых оживленных транспортных коридоров и обнаружили, что они сократили время водителей в пути на 25 процентов и сократили количество остановок транспортных средств на 53 процента в часы пик.

Умный город и умный дом

Концепция «умного города» естественным образом вбирает в себя возникшую ранее, но сравнительно медленно воплощающуюся в жизнь концепцию «умного дома». «Умный дом» — дом с компьютерным управлением, в котором все основные виды инженерного и развлекательного оборудования интегрируются и работают под управлением компьютерных систем (какие-то системы управляются централизованно, в масштабах дома или даже района, какие-то — «квартирным» компьютером) имеющих доступ к интернету и возможность «общаться» (по интернету, мобильным каналам связи) с оперативными службами города и внешним миром вообще. Благодаря этому комплексно решаются проблемы экономии электроэнергии, пожарной безопасности, управления освещением, кондиционирования, охраны, контроля физического доступа, управления оборудованием извне и др.

При этом, в отличие от интеллектуального производственного или коммерческого здания, системы интеллектуального дома обычно не имеют своего технического обслуживающего персонала, жильцы сами контролируют работу бытовых устройств, температуру в комнатах, освещение, включение-выключение системы охраны, выдавая соответствующие команды компьютерным устройствам. Понятно, что такие дома — источники громадных потоков данных для «умного города» и открывают возможности оптимизации потребления ресурсов в масштабе как городского района, так и города в целом.

Из последних тенденций — использование в качестве источника данных информации со спутников. По ней, в частности, можно оценить процент загруженности парковок. Считается, что большой объем общественной инфраструктуры в городах используется неэффективно из-за отсутствия актуальной, собираемой в реальном времени информации.

Москве умнеет

В России работа по созданию «умных городов» идет, возможно не так быстро, как хотелось бы. В частности, Минстрой России с весны этого года реализует проект «Умный город», в рамках которого сформированы «Базовые требования по поэтапному внедрению в период 2019—2024 гг.», утверждены требования к стандарту «умного города», создан Национальный Центр компетенций проекта «Умный город», который будет заниматься разработкой, внедрением и популяризацией технологий, оборудования, программ, направленных на повышение уровня цифровизации городского хозяйства и др. вопросами. Всего к 2024 году в разряд «умных» должны перейти 18 городов из 15 регионов России. В проекте перед названием почти всех подсистем используется слово «интеллектуальный», хотя роль ИИ в явном виде не указана. Уже сформирована открытая база технологий и разработок — «Банк решений умного города», где размещены проекты, которые уже доказали свою эффективность и могут тиражироваться.

Есть своя программа «Умный город» и в Москве, разработанная Московским департаментом информационных технологий. Программа рассчитана на срок до 2030 года. Использование искусственного интеллекта в этой программе связано с несколькими направлениями. Во-первых, это повышение уровня безопасности городской среды за счет работы систем распознавания лиц и записи происходящего на видеокамеры. Эти процедуры существенно повышают эффективность работы органов правопорядка. Во-вторых — борьба с транспортными коллапсами. Для этого в Москве планируется создавать интеллектуальную транспортную инфраструктуру. И, в третьих, оптимизация потребляемых городом ресурсов.

Также с 2016 г. в Москве ведутся и пилотные проекты внедрения медицинских ИИ-систем (главным образом в онкологии). По мере накопления данных, улучшения результатов обучения искусственных нейронных сетей, на которых они реализованы, внедрение таких систем будет расширяться.

Для того, чтобы понять, какой город умнее, с этого года в России будет рассчитываться индекс цифровизации городского хозяйства. Определять IQ городов планируется каждый год, начиная с нынешнего.

Разумеется, обширная тема применения ИИ в «умном городе» перечисленным выше далеко не исчерпывается. Решениями для умного города все более активно занимаются многие крупные западные ИТ-компании. В долгосрочной перспективе все городские системы должны быть увязаны между собой. Это даст громадный синергетический эффект от их внедрения и сделает повседневную жизнь горожан более комфортной и безопасной.

Полный текст статьи читайте на CNews