7 Applicazioni pratiche di intelligenza artificiale nella gestione urbana
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L’uso dell’intelligenza artificiale (AI) si basa sull’idea di ottimizzare, semplificare ed espandere la portata delle operazioni più diverse. I loro sistemi sono programmati per identificare schemi e realizzare previsioni, decisioni e infine eseguire e azioni con velocità e precisione. L’efficienza dei modelli dipende dalla quantità e dalla qualità dei dati, che possono essere ottenuti da applicazioni, telecamere e sensori. Nel contesto urbano, la tecnologia basata sull’uso dell’intelligenza artificiale è stata vista come un modo per migliorare la gestione delle città, in particolare quelle che sono più dense e hanno impronte più grandi.

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    L’intelligenza artificiale è spesso associata al concetto di città intelligenti . Sebbene le loro definizioni non siano unificate, queste città hanno caratteristiche comuni nella teoria e nella pratica, come l’uso di strategie e tecnologie di gestione che mirano ad aumentare la qualità della vita dei cittadini e creare maggiori efficienze nelle risorse e nei servizi. Spesso, termini come big data, intelligenza artificiale, machine learning e Internet of Things (IoT, Internet of Things), tra gli altri, sono associati a queste strategie.

In questo contesto, l’intelligenza artificiale, il miglioramento dei sistemi urbani e la gestione della città possono essere strettamente collegati tra loro. Ma è anche necessario riconoscere i reali bisogni degli abitanti delle città e come l’IA può agire per migliorare le condizioni urbane. È inoltre necessario il coinvolgimento della comunità affinché le persone possano fidarsi dei sistemi e adottare le misure necessarie per correggere possibili errori.

I progetti seguenti sono potenziali applicazioni di sistemi di intelligenza artificiale che sono in fase di prova o già in funzione. Tutti questi sistemi mirano a migliorare la gestione dei sistemi urbani.

Ottimizzazione del trasporto pubblico

Dai robot in grado di offrire informazioni ai passeggeri delle stazioni e dei punti di trasporto ai sistemi operativi che ottimizzano le reti di autobus con schede attività in tempo reale basate su dati come il volume dei passeggeri e il numero di viaggi giornalieri per linea, l’intelligenza artificiale è stata frequentemente applicata nel trasporto pubblico sistema nelle città. L’analisi delle esperienze degli utenti può anche essere raccolta, archiviata e combinata da applicazioni basate sull’utilizzo dell’IA, promuovendo possibili adattamenti ai percorsi degli utenti, utilizzando il trasporto multimodale ed espandendo l’adesione alla rete di trasporto pubblico.

Monitoraggio della qualità dell’aria

Varie iniziative hanno creato reti di sensori in grado di catturare campioni d’aria , analizzarli e informare il pubblico in generale sulla qualità dell’aria sia nelle grandi che nelle piccole città. Oltre alle indicazioni di inquinamento, è possibile determinare la misurazione delle particelle di combustibile fossile, alternando le autorità a un incendio boschivo nelle vicinanze prima che la situazione cresca senza controllo.

Strade più sicure per le donne

Attraverso applicazioni che ricevono informazioni dagli utenti stessi, l’intelligenza artificiale può indicare se un percorso è considerato sicuro per le donne. Le informazioni normalmente raccolte e rese disponibili sono legate alla presenza di movimenti nelle strade, attività di polizia, strutture commerciali, illuminazione pubblica o molestie.

Gestione del sistema di traffico

I sistemi di traffico basati sull’intelligenza artificiale offrono alle città il potere di migliorare il monitoraggio e l’analisi dei dati delle rotte di transito, il controllo del semaforo e il monitoraggio della telecamera. I sistemi video consentono il riconoscimento di diversi modelli di trasporto , l’identificazione degli incidenti e la distinzione tra veicoli e pedoni, utilizzando tali dati per attivare i dispositivi di controllo del flusso del traffico e analizzare le strategie per il futuro.

Rilevazione di perdite d’acqua

Uno dei modi utilizzati per rilevare le perdite d’acqua è attraverso l’uso di sensori sonori che catturano le frequenze di flusso nei tubi . Questi dati possono essere letti da un’applicazione che analizza la registrazione attraverso un database archiviato nel cloud, in grado di differenziare i suoni da pipe con flusso normale e pipe con potenziale perdita.

Ottimizzazione della raccolta e del riciclaggio dei rifiuti

Nella raccolta e nella selezione dei prodotti di scarto, l’intelligenza artificiale può agire al fine di ottimizzare la raccolta selettiva , ridurre il rischio di lesioni ai dipendenti e aumentare il potenziale di riciclaggio delle città. Le telecamere utilizzate sia in discarica che nel processo di riciclaggio sono in grado, attraverso l’intelligenza artificiale, di identificare i diversi materiali e separarli per il riciclaggio.

Monitoraggio video

Il riconoscimento facciale e i modelli comportamentali, collegati agli organi governativi responsabili della sicurezza della città, sono stati usati come strategia per ridurre la violenza. Questi sistemi di monitoraggio possono anche consentire il conteggio del numero di persone in determinati eventi, come le proteste, in base all’identificazione di persone le cui informazioni sono tracciate attraverso sistemi di intelligenza artificiale.

Di ihal

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