Współczesne miasta ewoluują wraz z postępem technologicznym, a jednym z kluczowych czynników kształtujących ich przyszłość jest sztuczna inteligencja (AI).
W ostatnich latach gęstość zaludnienia w miastach wzrosła w niespotykanym dotychczas tempie. Według prognoz Funduszu Ludności Organizacji Narodów Zjednoczonych, do 2050 roku około 5 miliardów osób (68% populacji globalnej) zamieszka w miastach. Tak gwałtowny rozwój społeczności miejskich na świecie otworzył nowe wyzwania w codziennym życiu mieszkańców, takie jak zanieczyszczenie środowiska, bezpieczeństwo socjalne czy przeludnienia mieszkaniowe. Aby życie miejskie stało się komfortowe, opłacalne i zrównoważone, konieczne jest przekształcenie miast w inteligentne jednostki. Wiodącą rolę w tej transformacji odgrywa sztuczna inteligencja (AI), która kształtuje trajektorię rozwoju „smart cities”.
Inteligentne miasta to taka infrastruktura miejska, która wykorzystuje innowacje, aby zoptymalizować zarządzanie zasobami, poprawić efektywność usług publicznych i podnieść jakość życia mieszkańców.
Dalszy szybki proces urbanizacji będzie miał znaczący wpływ na zarządzanie, opiekę zdrowotną, energię, edukację i bezpieczeństwo miast. Współczesne smart cities wykorzystują różne technologie i wspierają postęp, który może pomóc miastom osiągnąć wymienione powyżej, długoterminowe cele i perspektywy społeczno-ekonomiczne. Większość działań i technologii związanych z inteligentnymi miastami skupiła się dotychczas na zbieraniu danych i uzyskiwaniu nowych informacji dotyczących złożoności i dynamiki miasta. Sztuczna inteligencja podnosi miasta na wyższy poziom, pozwalając im wykorzystać te dane i wiedzę do wspomagania procesu podejmowania decyzji. Aplikacja sztucznej inteligencji w rozwiązaniach dla nowoczesnych aglomeracji ma zatem kilka zalet, w tym bardziej adekwatne dostawy wody, zarządzanie energią, gospodarkę odpadami oraz zmniejszenie zatłoczenia ulic, hałasu i zanieczyszczenia.
Rozwój Inteligentnych Miast
Smart city to modele inteligentnych miast, stworzone przez technologie takie jak chmura obliczeniowa, Internet Rzeczy (IoT) oraz uczenie maszynowe. Wykorzystują zaawansowane metody informacyjne do analizy wielu obszarów, takich jak planowanie urbanistyczne, transport miejski, bezpieczeństwo społeczne czy polityki mieszkaniowe, umożliwiając szybkie i terminowe reakcje w tych obszarach, w celu osiągnięcia inteligentnego zarządzania miastem.
Co ciekawe, pojęcie sztucznej inteligencja (AI) pojawiło się w badaniach nad inteligentnymi miastami już w 2008 roku. W tym kontekście, szczególnie istotne są powiązania z globalnym zrównoważonym rozwojem, zwłaszcza w regionach słabiej rozwiniętych.
Od momentu przedstawienia koncepcji “smart city” przez IBM w 2008 roku, nastąpiła zauważalna rewolucja, z różnorodnymi “inteligentnymi aplikacjami” stopniowo przenikającymi życie miejskie. Aplikacje takie jak Google Maps zrewolucjonizowały sztukę nawigacji, splatając dane geograficzne z krajobrazem miejskim, umożliwiając złożone planowanie trasy z wygody własnego domu. Giganci carpoolingu, tak jak Uber czy Bolt, wykorzystali dane o pojazdach i użytkownikach poprzez zaawansowane algorytmy, usprawniając transport miejski. W dziedzinie bezpieczeństwa publicznego “Skynet” w Chinach oraz System Świadomości Domeny – wspólne przedsięwzięcie Nowojorskiego Departamentu Policji i Microsoftu – reprezentują ogromny postęp w dziedzinie nadzoru, wykorzystując miliony kamer i czujników do utrzymania porządku obywatelskiego.
Bezpieczna tkanka miejska a dobrostan mieszkańców dużych aglomeracji
Jedną z kluczowych ról jaką AI odgrywa w ewolucji smart city, jest jej zdolność do analizy danych w celu poprawy bezpieczeństwa publicznego, optymalizacji zarządzania ruchem drogowym i zwiększania wydajności energetycznej przestrzeni wspólnych. Czujniki i kamery rozmieszczone w strategicznych punktach krajobrazu miejskiego, znacząco przyczyniają się do monitorowania ulic i reagowania w rzeczywistym czasie. Inteligentne urządzenia są istotnym wsparciem w identyfikowaniu ulicznych zagrożeń w trakcie ich występowania, ułatwiając szybką reakcję na sytuacje awaryjne, a co za tym idzie zapewniając wyższy poziom bezpieczeństwa publicznego. Warto również wspomnieć o wpływie tychże kamer na nowoczesne zarządzanie ruchem drogowym. Korzystając z danych w czasie rzeczywistym, algorytmy mogą analizować wzorce ruchu drogowego i proponować alternatywne trasy, tym samym zmniejszając natężenie ruchu i emisję zanieczyszczeń.
Przykład z życia: Projekty takie jak CIRCLES wykorzystują algorytmy głębokiego uczenia (deep learning) do przewidywania zatorów drogowych, redukcji zużycia energii i poprawy ogólnego przepływu ruchu. Miasto Kopenhaga jako pierwsze wprowadziło ten innowacyjny system kontroli ruchu drogowego, który dostosowuje się w czasie rzeczywistym do zmieniających się warunków ruchu. Analizując dane z czujników i kamer, algorytmy optymalizują czas sygnalizacji świetlnej, redukując korki i minimalizując wpływ na zanieczyszczenie środowiska. Miasto stosuje również uczenie maszynowe (machine learning) do przewidywania schematów ruchu, co pozwala na proaktywne dostosowanie się do potencjalnych wypadków. Ta metoda nie tylko poprawia ogólny przepływ ruchu, ale także współgra z zobowiązaniami miasta dotyczącymi zrównoważonego rozwoju środowiskowego.
Zieleń Miejska: Przyjazne Obszary dla Mieszkańców
Planowanie i optymalizacja terenów zielonych w mieście za sprawą uczenia maszynowego, otwiera nowe perspektywy dla kreowania regeneracyjnych przestrzeni dla mieszkańców. Sensory mogą analizować nie tylko ilość zieleni, ale także jakość powietrza, która bezdyskusyjnie wpływa na jakość życia w obszarze miejskim. W rezultacie miasta stają się bardziej przyjazne dla mieszkańców, sprzyjając zdrowiu psychicznemu i fizycznemu.
Przykład z życia: W Singapurze, jednym z pionierów koncepcji smart city, sztuczna inteligencja została zastosowana w celu optymalizacji układu parków miejskich. Za pomocą algorytmów analizujących ruch pieszych, poziom hałasu i dostępność terenów zielonych, udało się stworzyć przestrzenie, które nie tylko są estetyczne, ale także sprzyjają regeneracji mieszkańców. Sensory biorą pod uwagę zmienne czynniki, takie jak godziny szczytu, preferencje lokalnej społeczności czy aktualne warunki atmosferyczne, co pozwala dostosować otoczenie zielone do bieżących potrzeb.
Koncepcja inteligentnych miast może również obejmować interaktywne systemy zarządzania planem urbanistycznym. W tym kontekście sztuczna inteligencja może analizować dane dotyczące korzystania z parków, lokalnych preferencji dotyczących wypoczynku czy potrzebnej infrastruktury. Współpraca pomiędzy AI a urbanistami pozwala na precyzyjne skalowanie terenów zielonych w zależności od zagęszczenia populacji, co z kolei wpływa na równomierny dostęp do miejsc rekreacyjnych. Optymalizacja terenów zielonych staje się więc bardziej elastyczna, reagując na zmieniające się warunki społeczne i środowiskowe.
Odetchnij głęboko: Czyste Powietrze dla Wszystkich
We współczesnych miastach rola zaawansowanych sensorów w monitorowaniu jakości powietrza staje się coraz bardziej istotna, co doskonale ilustruje studium przypadku Kopenhagi. Miasto borykało się z poważnymi problemami związanymi z zanieczyszczeniem powietrza, głównie pochodzącymi z lokalnych źródeł, takich jak piece czy ruch drogowy. Bilansem tych działań było ponad 33 000 dni chorobowych w skali roku oraz liczne hospitalizacje dzieci i dorosłych. Tradycyjnie monitorowanie jakości powietrza w Kopenhadze opierało się na danych zebranych z trzech stacjonarnych stacji pomiarowych, uzupełnionych sporadycznymi testami ruchu drogowego. Od 2016 roku miasto współpracuje z UE i testuje małe, tanie sensory mierzące jakość powietrza. Te czujniki są łatwo przenośne, umożliwiając lokalne pomiary. Nowa technologia pozwala na bardziej kompleksową analizę zmienności jakości powietrza, umożliwiając podejmowanie świadomych decyzji w planowaniu miejskim, na przykład dotyczących budowy nowych szkół czy przedszkoli. Dzięki podejściu opartemu na analizie zmiennych danych, urząd miasta Kopenhagi może ustalać priorytety, skupiając się na wyzwaniach związanych z jakością powietrza w konkretnych lokalizacjach miasta.
Zaangażowanie Społeczności: Klucz do Harmonijnego Życia Miejskiego
Współpraca społeczności z decydentami miejskimi jest kluczowym elementem udanego rozwoju inteligentnych miast. Sztuczna inteligencja może być wykorzystana do zwiększenia zaangażowania społeczności poprzez platformy komunikacji, które umożliwiają mieszkańcom dzielenie się swoimi pomysłami i opiniami na temat rozwoju miasta.
Przykład z życia: Barcelona to jedno z miast, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do zbierania opinii mieszkańców. Dzięki mobilnym aplikacjom i platformom internetowym, mieszkańcy mogą zgłaszać sugestie dotyczące rozwoju miasta, co sprawia, że proces decyzyjny staje się bardziej demokratyczny i dostępny dla wszystkich.
W miarę jak smart cities nadal się rozwijają, znaczenie sztucznej inteligencji w kształtowaniu przyszłości życia miejskiego będzie rosło proporcjonalnie do tych zmian. Synergia między technologią a planowaniem miejskim staje się coraz bardziej istotna, a sztuczna inteligencja stoi na czele tej transformacyjnej podróży. Integracja sztucznej inteligencji wykracza poza proste ulepszenia efektywności; kładzie ona fundamenty dla bardziej regeneratywnej, wypornej na błędy przyszłości miejskiej. Droga do inteligentnego życia miejskiego jest bez wątpienia wyzwaniem, ale dzięki sztucznej inteligencji jako siły napędowej, miasta na całym świecie są gotowe odkryć nowe możliwości i zdefiniować samą istotę miejskiego bytu.
