Разделы

ИТ в госсекторе Умные города

Как работает искусственный интеллект «умного» города»

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.


Поддержание функционирования современного мегаполиса невозможна без ИТ-систем, обрабатывающих потоки данных о состоянии городских систем

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.

Москва 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.

Как сократить время на настройку резервного копирования и повысить его надежность?
Цифовизация

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.

Эдуард Пройдаков