Искусственный разум для реальных городов. Как новая технология помогает в урбанистике

Уже более 5 лет светофоры Львова гибко реагируют на ситуацию на дорогах. Благодаря наличию GPS-трекеров на автобусах и трамваях, городская система управления работой светофоров может оценить ситуацию на дорогах города. Полученные данные, дополненные сведениями из датчиков светофоров, позволяют понять загруженность каждой конкретной улицы. К примеру, если на дороге прямо рядом со светофором или на соседней улице нет большого количества автомобилей, то светофор не будет переключаться на красный свет. И наоборот, если наблюдается большой поток транспорта, а ожидающих зеленого света пешеходов нет или их немного, то красный свет для машин не будет включаться, а даст возможность проехать автомобилям и разгрузить улицы. Эта система является элементом технологий "умного города", которую несколько лет используют городские власти Львова.

Современные инструменты искусственного интеллекта позволяют расширить применение таких технологий и сделать управление городами еще более эффективным. Такие решения отчасти называют "смарт-городом" (умным городом) и они становятся возможными при использовании в комбинации искусственного интеллекта (AI — Artificial intelligence) и Интернета вещей (IoT).

Всемирный банк описывает умные города как "технологически интенсивные" городские центры с набором датчиков, которые собирают информацию в режиме реального времени с "тысячей взаимосвязанных устройств", а все это делается, чтобы способствовать улучшению предоставления услуг и управления городом.

Первые попытки постройки смарт-городов продолжаются уже не первый год и не только Львов является примером такого продвинутого управления транспортом. Развитие инструментов искусственного интеллекта (AI) сделает современную урбанистику еще более эффективной, а сами города еще более удобными и безопасными.

AI-безопасность: тысячи полицейских "глаз"

Наиболее очевидным способом заставить искусственный интеллект помогать в безопасности современных городов стали камеры наблюдения, имеющие инструменты распознавания. Это значит, что такая камера может не только "увидеть" что-то, но и понять (узнать), что именно происходит на снимаемой улице. К примеру, распознавание помогает полицейским определить, какой именно автомобиль нарушает правила или узнать человека, совершающего правонарушения.

Украинские водители давно знакомы с такими камерами – они умеют определять двигающиеся с превышением скорости автомобили, назначать им штрафы автоматически, без участия полицейских.

Такие камеры в Украине используются не только на дорогах. Некоторые регионы стали устанавливать такие камеры и для наблюдения за пешеходами. К примеру, в сентябре прошлого года о планах по внедрению таких камер сообщали киевские полицейские, а в мае 2023 года эти камеры заработали, став частью системы видеонаблюдения "Безопасная Киевщина".

Похожие инструменты используются в других странах мира. К примеру, британские полицейские оценили эффективность подобных камер, фиксирующих водителей-нарушителей. Умные камеры, установленные на магистралях северо-западного направления от Лондона, могут не только понимать, что автомобиль движется с превышением, но и фиксировать случаи, когда водитель не использует ремень безопасности.

Эффективность таких "умных" камер оказалась достаточно высокой – за первые 5 дней работы камера увидела более тысячи нарушений на этом участке дороги. Интересно, что в Британии все проблемные фото, идентифицируемые искусственным интеллектом, присылаются человеку для проверки. В целом, использование инструментов распознавания в работе полицейских становится мировым трендом – более 70% полицейских отделов в мире оперируют инструментами распознавания и используют их в работе.

Искусственный интеллект для предупреждения преступлений

В Японии планируется использовать искусственный интеллект и камеры наблюдения для предотвращения преступлений, а именно – чтобы предупредить нападения на высокопоставленных лиц. Такие камеры получат специальные программы, способные проанализировать контент, который они видят и понять, где наблюдается подозрительная активность. Решение об усилении безопасности первых лиц государства последовало после убийства Синдзо Абэ, премьер-министра страны, состоявшегося летом прошлого года.

Технология, которую готовятся взять на вооружение японские спецслужбы и полиция, сможет находить подозрительных лиц в толпе, определять, какие люди ведут себя неестественно или слишком агрессивно. Эти камеры могут идентифицировать оружие или другие подозрительные предметы.

Еще в 2019 году исследование Фонда Карнеги показало, что на тот момент 75 из 176 присоединившихся к опросу стран активно использовали технологии искусственного интеллекта в безопасности – для наблюдения, выявления потенциальных преступников или проблемных ситуаций.

Несмотря на понимание того, что такие технологии часто называют легитимизированным слежением и даже нарушением прав человека, мир не собирается отказываться от них. Более того – например, созданная японскими полицейскими технология прогнозирования и оперативной реакции на преступления будет использована в построении системы безопасности во время Олимпиады-2024 в Париже.

Измеренный значит понятный

Математик Лорд Кельвин говорил: "Когда вы можете измерить то, о чем говорите, и выразить это в числах, вы что-нибудь об этом знаете". Продолжая его мысль, можно добавить, что в современном мире "знать" — это не только измерить и выразить в цифрах, но и проанализировать эти данные, найти неочевидные закономерности и использовать их для принятия решений.

Именно таким образом поступили власти Берлина, которые в начале пандемии Covid-19 с помощью AI-инструментов зафиксировали спад использования общественного транспорта и ускорили запуск открытых велосипедных дорожек.

Инструменты искусственного интеллекта помогают в анализе большого количества данных, которые современные города генерируют в процессе жизни и взаимодействия с людьми. AI-инструменты помогают найти неочевидные закономерности и понять, как и где можно улучшить управление городом.

Еще одним примером использования такого разумного инструмента на базе искусственного интеллекта стал проект Fetch AI. Его авторы называют его платформой для новой AI-экономики. Одна из его разработок – система умной парковки, использующая Интернет вещей и общегородские датчики, благодаря которым система может предоставлять водителям данные в реальном времени о том, где они могут припарковаться. Платформа способна не только найти парковочное место, но и забронировать его и даже упростить оплату.

Если вспомнить, что только в 2018 году американская экономика потеряла около $87 млрд из-за пробок, треть которых вызвана автомобилями, которые ищут парковочные места, то значение такого стартапа для управления городскими потоками транспорта очень высока.

Другой пример интеллектуальной системы анализа трафика — технология управления трафиком, известная как CIRCLES, умеющая предусматривать и уменьшать трафик, используя алгоритмы глубокого обучения.

Среди инструментов искусственного интеллекта, улучшающих дорожную ситуацию, можно выделить еще разработку – продукт компании RoadBotics. Ее технология на основе искусственного интеллекта умеет анализировать изображения дорог, оценивать проблемные их участки и определять, например когда и где нужно провести ремонт и насколько серьезный.

Искусственный интеллект для управления энергией

Искусственный интеллект рядом с умными датчиками может использоваться для лучшей энергоэффективности, что особенно важно в больших городах, где высокие здания потребляют огромное количество энергии.

К примеру, системы искусственного интеллекта могут сканировать данные энергопотребления, исследовать время пикового потребления энергии и перераспределять ее потоки. Такая технология AI-оптимизации использовалась в Сувоне, Южная Корея — благодаря ей удалось на 30% увеличить энергоэффективность крупных зданий и на 35% сократить выбросы углерода.

Искусственный интеллект для городской планировки

Искусственный интеллект может быть эффективным в планировке городов. Профессор Ю Чжэнь из Китая вместе со своими студентами создал систему искусственного интеллекта, которая может проектировать городские территории, учитывая особенности расселения людей, доступность услуг, необходимость создания зеленых зон.

Исследование начиналось с моделирования небольших городских районов размером всего в несколько квадратных километров. Затем нейросеть, которая научилась работать на небольших участках, смогла предложить проект для большого города, придерживаясь концепции "15-минутного города". Суть этой идеи заключалась в том, что здесь все основные потребности и услуги должны находиться в пешей доступности от места жительства человека, а время, которое нужно, чтобы добраться до этих мест, не должно превышать 15 минут.

Система планирования, созданная китайским профессором и его студентами, работает гораздо быстрее людей – она выполняет некоторые задачи в считанные секунды, в то время как люди на это тратят часы времени.

Система показала себя хорошо и во время тестирования. Когда дизайнеры-урбанисты методом слепой проверки оценили проекты, созданные людьми и искусственным интеллектом, наибольшее число баллов набрали именно проекты авторства AI-модели.

Приведенные примеры использования искусственного интеллекта в урбанистике – это только начало крупных проектов, которые наверняка будут востребованы в городах по всему миру. Безопасность, энергоэффективность, продуманные пути перемещения – лишь некоторые элементы жизни городов, которые уже может улучшить искусственный интеллект.