Una panoramica di come le città intelligenti utilizzano le tecnologie di intelligenza artificiale emergenti per trasformare il paesaggio urbano
Alcuni anni fa, il concetto di città intelligenti era considerato una rara utopia fantascientifica e ha entusiasmato la maggior parte degli abitanti delle città per i segnali stradali analogici e i sistemi di acque reflue antiquati. Negli ultimi tempi, l’idea delle città intelligenti si è concretizzata.
Sono usciti dalla fase di ricerca e sono entrati nella fase delle soluzioni. In molti modi, il paradiso immaginario delle meraviglie tecnologiche sta diventando la realtà perfetta grazie al generoso supporto dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico. L’obiettivo principale delle città intelligenti è garantire che la tecnologia si evolva in modi a vantaggio dei residenti urbani.
Secondo un’analisi del McKinsey Global Institute , la tecnologia delle città intelligenti può ridurre dal 10 al 30% l’importante qualità della vita, compresi gli spostamenti quotidiani, i problemi di salute e gli incidenti criminali.
Con l’avvento dell’intelligenza artificiale , stanno accadendo molte cose nella costruzione di città intelligenti. L’infrastruttura è ottimizzata meglio: connettività dei veicoli, consegna tramite droni, gestione del traffico, sensori, parcheggio, consegna/logistica, smart grid, ecc.
Utilizzando una varietà di applicazioni della tecnologia dell’informazione e della comunicazione (ICT) , possiamo:
Migliorare la conoscenza e l’innovazione.
Ridurre le spese e il consumo di risorse.
Promuovere ambienti di vita e di lavoro sani,
Migliorare la comunicazione tra governo e residenti.
Le previsioni delle Nazioni Unite sullo sviluppo delle città intelligenti
Secondo le Nazioni Unite , entro il 2050 le aree metropolitane ospiteranno il 68% della popolazione mondiale.
Le proiezioni indicano anche che potrebbero esserci altri 2,5 miliardi di persone che vivono nelle aree urbane entro il 2050 a causa dell’urbanizzazione, che è la graduale transizione delle persone dalle aree rurali a quelle urbane. Quasi il 90% di questo aumento dovrebbe verificarsi in Asia e in Africa, secondo un nuovo set di dati delle Nazioni Unite.
India, Cina e Nigeria saranno insieme responsabili del 35% dell’aumento previsto della popolazione urbana globale tra il 2018 e il 2050. L’India dovrebbe avere 416 milioni di residenti urbani in più entro il 2050, seguita dalla Cina con 255 milioni e dalla Nigeria con 189 milioni.
Si prevede che entro il 2030 in tutto il mondo esisteranno circa 43 megalopoli con una popolazione di oltre 10 milioni, la maggior parte delle quali si trova nelle regioni in via di sviluppo. Tuttavia, le città con meno di 1 milione di residenti, molti dei quali in Asia e in Africa, costituiscono alcuni degli agglomerati urbani che stanno crescendo più rapidamente.
Lo sviluppo sostenibile sta diventando sempre più dipendente dalla gestione efficace della crescita urbana mentre il globo continua a diventare più urbanizzato, in particolare nei paesi a reddito basso e medio-basso dove si prevede che il tasso di urbanizzazione sia il più rapido.
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In che modo l’intelligenza artificiale e le sue tecnologie emergenti stanno rendendo le città intelligenti
Il verificarsi simultaneo di urbanizzazione e digitalizzazione ha consentito all’IA urbana di diffondersi rapidamente negli ambienti comuni e nella vita quotidiana delle persone.
L’intelligenza artificiale funge da guida vitale per le moderne abitudini di viaggio. Con l’aiuto di algoritmi adattivi e autonomi, possiamo percorrere i percorsi che facciamo ora, sia in auto, in aereo, in treno o anche a piedi e in bicicletta. Inoltre, senza raccomandazioni digitali, potremmo anche non andare nei luoghi in cui andiamo.
L’intelligenza artificiale urbana altera il modo in cui percepiamo il mondo in modi mai visti prima. Attraverso la meta-analisi guidata dall’intelligenza artificiale di set di dati precedentemente separati da sistemi di mobilità urbana, sistemi informativi geografici (GIS) e sistemi di televisione a circuito chiuso (CCTV) dotati di riconoscimento facciale.
In questo articolo, ci concentriamo sulle varie tendenze emergenti dell’IA che stanno influenzando il panorama delle città intelligenti.
AI nel trasporto pubblico
Le applicazioni che armonizzano l’esperienza dei suoi utenti possono essere utili nelle città con ampie infrastrutture e sistemi di trasporto pubblico. Tramite le loro app per smartphone, i passeggeri di treni, autobus e automobili possono condividere informazioni in tempo reale su ritardi, guasti e percorsi meno congestionati. Incoraggiare altri pendolari a cambiare i loro percorsi di viaggio preferiti potrebbe alleggerire il traffico in futuro.
Le città possono modificare i percorsi e gli orari dei trasporti pubblici e assegnare budget infrastrutturali più precisi raccogliendo e analizzando i dati su come le persone utilizzano il sistema.
Una delle iniziative Smart City realizzate da Dubai è stata quella di monitorare la salute dei conducenti di autobus. A seguito di tale monitoraggio, il numero di infortuni causati da stanchezza e affaticamento è diminuito del 65% .
AI nella sicurezza dei cittadini
La raccolta dei dati dall’ambiente avviene tramite sensori, che sono al centro di qualsiasi applicazione IoT. Sebbene la funzione principale di tutti i sensori sia quella di raccogliere dati dall’ambiente, ogni applicazione IoT utilizza un diverso tipo di sensore a seconda di una varietà di criteri. Alcuni dei tipi frequentemente impiegati nelle applicazioni IoT includono pressione, bio, temperatura, prossimità e imaging.
La maggior parte dei sensori attualmente accessibili, compresi i sensori a ultrasuoni, fotoelettrici e ottici, sono in grado di svolgere compiti semplici come il rilevamento di oggetti.
Gli oggetti identificati possono essere distinti e contati con un’ulteriore integrazione con diverse tecnologie e algoritmi aggiuntivi. E questo è uno spettacolo tipico nella produzione intelligente automatizzata.
Sapevi che la città di New Orleans utilizza l’intelligenza artificiale per assistere nell’analisi dei dati provenienti da oltre 325 telecamere? Fornendo filmati e informazioni pertinenti e risparmiando all’agenzia oltre 2.000 ore di lavoro manuale, il sistema ha assistito la polizia nel 70% dei casi.
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IoT nella pubblica sicurezza: sono necessarie tecnologie informatiche e di rete ad alte prestazioni in grado di resistere ad ambienti difficili per rendere intelligenti telecamere, lampade e incroci. Grazie ai produttori, le applicazioni edge più esigenti possono ora essere servite da sistemi embedded e di livello industriale su chip (SoC), computer su moduli (COM) e dispositivi appositamente realizzati.
Apprendimento approfondito e analisi predittiva : computer potenti apprendono identificando schemi nei dati. Il deep learning viene utilizzato dalle città per analizzare i dati sulla criminalità e trovare modelli significativi. Un sistema di polizia predittivo è stato sviluppato dalla città di Manchester, nel New Hampshire, utilizzando dati su criminalità, condizioni meteorologiche e altri fattori che sono stati sovrapposti a una mappa dell’area. La tecnologia fa previsioni su dove si verificheranno i crimini in un’area di 500 piedi. Ha una media di un tasso di precisione del 60% e ha aiutato le forze dell’ordine a ridurre del 28% la criminalità complessiva.
Reti 5G durante l’emergenza: le reti 5G forniranno una latenza 10 volte inferiore, una velocità 50 volte superiore e una capacità 1000 volte superiore rispetto alle reti 4G. Questi secondi extra in una circostanza di emergenza possono aiutare a salvare vite umane. I servizi di emergenza saranno ancora più in grado di comprendere gli eventi mentre si verificano in tempo reale grazie a questo enorme aumento di velocità e larghezza di banda, che consentirà loro di coordinarsi e rispondere ancora più rapidamente.
La sicurezza della rete elettrica e la gestione delle prestazioni potrebbero essere entrambe migliorate dall’intelligenza artificiale e dalle città intelligenti. Grandi quantità di dati dai contatori intelligenti possono essere letti dalle reti intelligenti che possono quindi essere utilizzate per valutare e prevedere il clustering del carico e la risposta alla domanda. Su queste griglie è possibile costruire modelli di previsione per prevedere il costo e la domanda di energia in un determinato periodo. La ricerca suggerisce che questi modelli sono più accurati nella previsione del prezzo e del carico rispetto alla concorrenza.
AI nei sistemi di automazione
Nei punti chiave dell’edificio, è possibile installare sensori per monitorare il consumo energetico e prevedere il comportamento dei consumatori. Ad esempio, i proprietari dei negozi e i rivenditori possono utilizzare sensori per misurare quando è più probabile che le persone vengano a utilizzare i loro stabilimenti, nonché i luoghi in cui tendono a riunirsi. I dati prodotti dall’applicazione dell’IA possono contribuire alla produzione di previsioni affidabili e al monitoraggio delle variazioni giornaliere, settimanali e stagionali.
AI nel controllo della diffusione del virus
Alcuni esperti affermano che la rapida diffusione di SARS-CoV-2 può essere dovuta al movimento di persone che non presentano sintomi o che presentano sintomi molto lievi, cioè coloro che ignorano di avere l’infezione virale. Continuano dicendo che questo è il motivo per cui la distanza sociale è una strategia di contenimento cruciale.
L’isolamento sociale e la sanificazione periodica diventano la norma come strategia preventiva per svolgere in sicurezza operazioni in luoghi in cui è essenziale che avvenga l’interazione umana, come ospedali, negozi e alcune attività commerciali.
AI nella gestione delle emergenze
Utilizzando un unico framework e pool di dati condivisi, le città intelligenti integrano queste apparecchiature di sicurezza pubblica dell’Internet of Things. Ogni agenzia ora ha un unico pannello di vetro e una prospettiva comune sugli eventi mentre accadono.
Inoltre, consente alle API di collegare gli stack tecnologici di pubblica sicurezza alle fonti di dati dei cittadini come i social media e i sistemi di smart building.
Secondo Juniper Research , le città intelligenti potrebbero registrare un calo del 10% dei crimini violenti e un miglioramento del 15% dei tempi di risposta alle emergenze.
AI nel controllo delle calamità naturali
Le calamità naturali come incendi, terremoti, uragani e attacchi terroristici impiegano tutti più tempo per svilupparsi e colpire una popolazione molto più ampia rispetto agli incidenti quotidiani. I gestori delle città possono beneficiare di tecnologie intelligenti per la sicurezza pubblica che li aiutino a pianificare, rispondere e riprendersi da eventi traumatici significativi.
Le informazioni quotidiane dall’IoT per la sicurezza pubblica e dalla tecnologia delle città intelligenti forniscono ai responsabili delle decisioni i dati imparziali necessari per individuare i problemi, migliorare la sicurezza pubblica e creare una comunità più forte e più sana.
I dispositivi intelligenti possono aiutare la gestione delle emergenze a mantenere un quadro accurato della situazione e a prendere decisioni sagge durante una grave catastrofe.
L’intelligenza artificiale può setacciare il diluvio di dati e identificare i segnali più cruciali dal rumore di fondo. L’intelligenza artificiale può anche aiutare con il triage della risposta identificando le regioni che richiedono le maggiori risorse e dando priorità alle comunicazioni cruciali.
Le tecnologie intelligenti per la sicurezza pubblica possono essere utilizzate per determinare quali aree richiedono rifornimenti e acqua dopo un disastro, quali strade sono pericolose da percorrere e quali strutture sono solide.
Fornendo alla città i dati di cui ha bisogno per dare priorità alla ricostruzione, semplificare le richieste di risarcimento assicurativo e prendere decisioni strategiche a lungo termine, la tecnologia della città intelligente può persino accelerare il processo di ripresa.
Non è solo una teoria che la tecnologia intelligente per la sicurezza pubblica influisca sulla resilienza della comunità. Con l’assistenza di più di 30 agenzie locali, Rio de Janeiro ha istituito un centro di comando centrale.
Le autorità cittadine possono mappare i luoghi ad alto rischio di inondazioni e smottamenti correlati e sviluppare un sistema di allerta precoce ed evacuazione grazie alle informazioni condivise.
Visione artificiale e applicazioni sensoriali
Il deep learning sviluppa anche i modelli utilizzati da altri dispositivi per interpretare i dati. I data scientist, ad esempio, hanno insegnato modelli di deep learning per identificare il rumore di vetri infranti. Questi tipi possono essere utilizzati da lampioni intelligenti per rilevare contrattempi ed effrazioni.
Un lampione intelligente che sente la rottura del vetro può automaticamente diventare rosso, lampeggiare e chiedere aiuto alla polizia.
Nel 2017, un criminale che ha sparato numerosi proiettili contro i civili in una zona di Fresno, in California, è stato arrestato grazie alla tecnologia di rilevamento degli spari. Quando la polizia è stata quasi immediatamente informata, è riuscita a catturare il ragazzo prima che potesse scappare.
È inutile se i primi soccorritori, i comandanti e i funzionari governativi non possono accedere ai dati sulla sicurezza pubblica, è inutile. Inutile dire che qualsiasi tecnologia intelligente per la sicurezza pubblica richiede standard hardware aperti, framework di dati aperti e pool di dati condivisi per avere successo. Qualsiasi tipo di informazione ha i suoi pericoli. In particolare, le autorità sono incaricate di proteggere i dati sensibili criminali e medici una volta che li hanno raccolti.
I governi devono proteggere migliaia di dispositivi integrati e salvaguardare tutti i dati personali e sensibili man mano che le tecnologie intelligenti proliferano.
L’intelligenza artificiale sta diventando sempre più diffusa a causa dell’aumento esponenziale della potenza di elaborazione all’edge. I dispositivi IoT auto-percepenti, auto-reattivi e auto-interventi per la sicurezza pubblica stanno diventando comuni.
Quando parliamo del ruolo dell’intelligenza artificiale nel contesto delle città intelligenti, indichiamo che l’intelligenza artificiale può analizzare i dati personali (ad esempio, per fornire e monitorare il consumo di energia nella casa di una persona, o per tracciare i movimenti e fornire annunci pubblicitari geolocalizzati a potenziali clienti che passano attraverso le aree urbane).
Per motivi di sicurezza e personalizzazione, potrebbe anche comportare il monitoraggio e il monitoraggio delle persone mentre si spostano in luoghi pubblici utilizzando la tecnologia di riconoscimento facciale. Ci sono diversi problemi aggiuntivi con la privacy e la governance dei dati quando l’intelligenza artificiale elabora i dati personali. Ma, in fin dei conti, le smart city sono una componente della soluzione ai crescenti problemi legati all’urbanizzazione.
Pensieri finali
In poche parole, la tecnologia per le città intelligenti e la sicurezza pubblica può percepire, analizzare e agire grazie all’intelligenza artificiale. Dalle telecamere intelligenti che rilevano gli incidenti e chiamano i servizi di emergenza sanitaria ai microfoni che identificano gli spari, rilevano la posizione del tiratore e la trasmettono ai primi soccorritori. Le interviste possono essere trascritte e inserite nei sistemi di gestione delle prove utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale.
