Штучний розум для реальних міст. Як нова технологія допомагає в урбаністиці
Управління сучасним містом потребує аналізу великих обсягів даних та оперативного прийняття рішень. Допомогти в цьому може штучний інтелект
Понад 5 років світлофори Львова гнучко реагують на ситуацію на дорогах. Завдяки наявності GPS-трекерів на автобусах та трамваях міська система управління роботою світлофорів може оцінити ситуацію на дорогах міста. Отримані дані, доповнені відомостями з датчиків самих світлофорів, дозволяють зрозуміти завантаженість кожної конкретної вулиці міста. До прикладу, якщо на дорозі безпосередньо поруч із світлофором або на сусідній вулиці немає великої кількості автомобілів, то світлофор не перемикатиметься на червоне світло. Й навпаки, якщо спостерігається великий потік транспорту, а пішоходів, що чекають зеленого світла немає або їх небагато, то червоне світло для машин не вмикатиметься, а дасть можливість проїхати автомобілям та розвантажити вулиці. Ця система є елементом технологій "розумного міста", яку декілька років використовує міська влада Львова.
Сучасні інструменти штучного інтелекту дозволяють розширити застосування таких технологій і зробити управління містами ще ефективнішим. Такі рішення почасти називають "смарт-містом" (розумним містом) і вони стають можливими при використанні в комбінації штучного інтелекту (AI — Artificial intelligence) та Інтернету речей (IoT).
Світовий банк описує розумні міста як "технологічно інтенсивні" міські центри з набором датчиків, які збирають інформацію в режимі реального часу з "тисяч взаємопов’язаних пристроїв", а все це робиться, аби сприяти покращенню надання послуг та управління містом.
Перші спроби побудови смарт-міст тривають уже не перший рік і не лише Львів є прикладом такого просунутого управління транспортом. Проте розвиток інструментів штучного інтелекту (AI) зробить сучасну урбаністику ще ефективнішою, а самі міста – ще зручнішими й безпечнішими.
AI-безпека: тисячі поліцейських "очей"
Найбільш очевидним способом змусити штучний інтелект допомагати в безпеці сучасних міст стали камери спостереження, що мають інструменти розпізнавання. Це означає, що така камера може не лише "побачити" щось, але й зрозуміти (впізнати), що саме відбувається на вулиці, яку вона знімає. До прикладу, розпізнавання допомагає поліцейським визначити, який саме автомобіль порушує правила чи впізнати людину, яка вчиняє правопорушення.
Українські водії давно знайомі з такими камерами – вони уміють визначати автомобілі, що рухаються із перевищенням швидкості та призначати їм штрафи автоматично, без участі поліцейських.
Такі камери в Україні використовують не лише на дорогах. Окремі регіони стали встановлювати такі камери і для спостереження за пішоходами. До прикладу, у вересні минулого року про плани щодо впровадження таких камер повідомляли київські поліцейські, а у травні 2023 року ці камери запрацювали, ставши частиною системи відеоспостереження "Безпечна Київщина".
Схожі інструменти використовуються у інших країнах світу. До прикладу, британські поліцейські оцінили ефективність схожих камер, що фіксують водіїв порушників. Розумні камери, що встановлені на магістралях північно-західного напрямку від Лондона, можуть не лише розуміти, що автомобіль рухається із перевищенням, але й фіксувати випадки, коли водій не використовує пасок безпеки.
Ефективність таких "розумних" камер виявилась доволі високою – за перші 5 днів роботи камера побачила понад тисячу порушень на цій ділянці дороги. Цікаво, що у Британії всі проблемні фото, які ідентифікував штучний інтелект, надсилаються людині для перевірки. Загалом використання інструментів розпізнавання в роботі поліцейських стає світовим трендом – понад 70% поліцейських відділів у світі оперують інструментами розпізнавання та використовують їх в роботі.
Штучний інтелект для попередження злочинів
В Японії планують використовувати штучний інтелект та камери спостереження для застереження злочинів, а саме – аби попередити напади на високопоставлених осіб. Такі камери отримають спеціальні програми, що здатні проаналізувати контент, який вони бачать та зрозуміти, де саме спостерігається підозріла активність. Рішення про посилення безпеки перших осіб держави з’явилось після убивства Сіндзо Абе, прем’єр-міністра країни, яке відбулося влітку минулого року.
Технологія, яку готуються взяти на використання японські спецслужби та поліція, зможе знаходити підозрілих осіб у натовпі, визначати, які з людей поводяться неприродньо або занадто агресивно. Так само ці камери можуть ідентифікувати зброю чи інші підозрілі предмети.
Ще у 2019 році дослідження Фонду Карнегі показало, що на той момент 75 із 176 країн, що долучились до опитування, активно використовували технології штучного інтелекту у безпеці – для спостереження, виявлення потенційних злочинців чи проблемних ситуацій.
Попри розуміння того, що такі технології часто називають легітимізованим стеженням й навіть порушенням прав людини, світ не планує відмовлятися від них. Більше того – до прикладу, створена японськими поліцейськими технологія прогнозування та оперативної реакції на злочини буде використана у побудові системи безпеки під час Олімпіади-2024 у Парижі.
Виміряний значить зрозумілий
Математик Лорд Кельвін говорив: "Коли ви можете виміряти те, про що говорите, і виразити це в числах, ви щось про це знаєте". Продовжуючи його думку, можна додати, що в сучасному світі "знати" — це не лише виміряти й виразити в цифрах, але й проаналізувати ці дані, знайти неочевидні закономірності та використати їх для прийняття рішень.
Саме таким чином вчинила влада Берліну, яка на початку пандемії Covid-19 за допомогою AI-інструментів зафіксувала спад використання громадського транспорту та пришвидшила запуск відкритих велосипедних доріжок.
Інструменти штучного інтелекту якраз допомагають в аналізі великої кількості даних, які сучасні міста генерують в процесі життя та взаємодії із людьми. AI-інструменти допомагають знайти неочевидні закономірності та зрозуміти, як та де саме можна покращити управління містом.
Іще одним прикладом використанням такого розумного інструменту на базі штучного інтелекту став проект Fetch AI. Його автори називають його платформою для нової AI-економіки. Одна з його розробок – система розумного паркування, яка використовує Інтернет речей і загальноміські датчики, завдяки яким система може надавати водіям дані в реальному часі про те, де вони можуть припаркуватися. Платформа здатна не лише знайти місце для парковки, але й забронювати його та навіть спростити оплату.
Якщо пригадати, що лише у 2018 році американська економіка втратила біля $87 млрд через затори, третина яких спричинена автомобілями, які шукають місця для паркування, то значення такого стартапу для управління міськими потоками транспорту дуже висока.
Інший приклад інтелектуальної системи аналізу трафіку — технологія управління трафіком, відома як CIRCLES, яка уміє передбачати та зменшувати трафік, використовуючи алгоритми глибокого навчання.
Серед інструментів штучного інтелекту, які покращують дорожню ситуацію, можна назвати іще розробку – продукт компанії під назвою RoadBotics. Її технологія на основі штучного інтелекту уміє аналізувати зображення доріг, оцінювати проблемні їх ділянки та визначати, наприклад, коли і де потрібно провести ремонт і наскільки серйозний.
Штучний інтелект для управління енергією
Штучний інтелект поруч з розумними датчиками може використовуватись для кращої енергоефективності, що особливо важливо у великих містах, де високі будівлі споживають величезну кількість енергії.
Наприклад, системи штучного інтелекту можуть сканувати дані енергоспоживання, досліджувати час пікового споживання енергії та перерозподіляти її потоки. До прикладу, така технологія AI-оптимізації використовувалась у Сувоні, Південна Корея — завдяки їй вдалося на 30% збільшити енергоефективність великих будівель та на 35% скоротити викиди вуглецю.
Штучний інтелект для міського планування
Штучний інтелект може бути ефективним у плануванні міст. Професор Ю Чжень із Китаю разом із своїми студентами створив систему штучного інтелекту, яка може проектувати міські території, враховуючи особливості розселення людей, доступність послуг, необхідність створення зелених зон.
Дослідження починалось з моделювання невеликих міських районів розміром усього кількох квадратних кілометрів. Потім нейромережа, яка навчилась працювати на невеликих ділянках, змогла запропонувати проект для великого міста, дотримуючись концепції "15-хвилинного міста". Суть цієї ідеї полягала в тому, що тут всі основні потреби та послуги повинні знаходитися у пішій доступності від місця проживання людини, а час, який потрібен, аби добратися до цих місць, не має перевищувати 15 хвилин.
Система планування, створена китайським професором та його студентами, працює набагато швидше за людей – вона виконує деякі завдання за лічені секунди, в той час як люди на це тратять години часу.
Система показала себе добре й під час тестування. Коли дизайнери-урбаністи методом сліпої перевірки оцінили проекти, створені людьми та штучним інтелектом, найбільше число балів також набрали саме проекти авторства AI-моделі.
Наведені приклади використання штучного інтелекту в урбаністиці – це лише початок великих проектів, які напевно будуть затребуваними у містах у всьому світі. Безпека, енергоефективність, продумані шляхи переміщення – це лише деякі елементи життя міст, які уже може покращити штучний інтелект.
