fbpx

Системы ИИ в большом городе: как «умнеет» городская среда

30.04.2020

Доля городского населения по всему миру стремительно растет. Управлять хозяйством мегаполисов привычными методами становится сложнее, поэтому к решению городских вопросов все чаще привлекают системы искусственного интеллекта. Поговорим о тех областях, где это уже происходит.

Зачем городу системы искусственного интеллекта

Города — это сложные структуры, состоящие из множества взаимосвязанных элементов. Если управлять ими без понимания всех переменных, легко создать среду, которая выглядит хорошо лишь на бумаге.

В XX веке в среде урбанистов стали появляться идеи о том, что проблем можно избежать, если строить города с чистого листа. И за прошедшие сто лет по всему миру были возведены десятки новых мегаполисов, которые задумывались как идеальное и проработанное место для жизни. В 1961 году появился Бразилиа, ставший новой столицей Бразилии. В Китае в 2001-м построили высокоразвитый город Ордос. Но время показало, что грандиозные урбанистические проекты чаще всего не оправдывают возложенных на них надежд. Новоявленные города не используются согласно задумкам архитекторов, кажутся некомфортными, «бесчеловечными». В итоге новые мегаполисы или стоят городами-призраками, или все так же страдают от автомобильных пробок и неконтролируемой застройки.

Постепенно урбанисты приходят к выводу, что лучший способ создать комфортную среду — не строить с нуля новые мегаполисы, а изменять существующие согласно запросам жителей. Такая задача требует сбора и анализа больших объемов данных. И с распространением интернета вещей (Internet of Things, IoT) подобный комплексный подход, наконец, стал возможным.

На территории города устанавливают миллионы цифровых датчиков и камер — на перекрестках, пешеходных переходах, фонарях. Они в прямом эфире собирают информацию об окружающей обстановке. Для анализа имеющихся данных используют специальное программное обеспечение на базе нейронных сетей, которое помогает властям принимать оптимальные управленческие решения.

Такой подход уже применяют во многих городах — от Москвы до Сингапура. Расскажем подробнее, в каких именно сферах городского благоустройства используют решения на базе искусственного интеллекта.

Как системы ИИ помогают управлять городами

Интеллектуальные решения в городе позволяют проводить комплексную оценку состояния окружающей среды, контролировать безопасность на дорогах, а также управлять водоснабжением, очисткой сточных вод, уличным освещением и другой инфраструктурой, обеспечивающей благополучие жителей.

Показательным примером «умного» городского менеджмента является нидерландский проект Amsterdam Smart City. Его запустили в 2009 году с целью преобразить городскую среду и выявить ее «слабые» места. Весь Амстердам оснастили устройствами на базе LoRa. Это — стандарт для построения энергоэффективных сетей с большим радиусом действия. LoRa-девайсы собирают информацию о состоянии различных инфраструктурных объектов и передают её ответственным лицам. Например, переполненные «умные» мусорные баки оповещают коммунальные службы о необходимости вывоза отходов.

Для управления Амстердамом муниципалитет города также применяет интеллектуальную платформу Social Glass. Она использует методы лексической семантики для анализа публикаций горожан и туристов в социальных сетях: Reddit, Twitter, Instagram. Такой подход позволяет сформировать комплексную картину городской жизни. Система ИИ оценивает настроение людей, находящихся в том или ином месте, и выявляет «больные» точки городского пространства. Так власти понимают, что нравится или не нравится жителям, и исправляют ситуацию.

Еще один населенный пункт, известный своим инновационным подходом к развитию, — это Сингапур. За последние 25 лет он превратился из города третьего мира в экономический центр Азии, во многом благодаря уникальным урбанистическим решениям. Сингапур разделён на пять самодостаточных регионов, в каждом из которых есть полный набор социально значимых объектов. При этом власти активно используют солнечную и ветряную энергию, внедряют программы охраны природы.

Учитывая продвинутость региона, неудивительно, что политики заинтересовались возможностями систем искусственного интеллекта. Сейчас в разработке находятся сразу пять программ, связанных с концепцией умного города. Например, в 2022 году власти запустят чат-бота для обработки обращений граждан. Машина будет передавать важную информацию муниципальным и коммунальным службам.

У нас в России тоже развиваются проекты на базе ИИ. Государственная инициатива «Банк решений умного города» централизует идеи умного урбанизма и дает возможность регионам повторять частные истории успеха — например, внедрять модули управления зданиями или интеллектуальные системы контроля дорожного движения. В Москве камеры видеонаблюдения и сенсоры, установленные на улицах, уже помогают формировать «цифровой портрет» жизни города и организовывать трафик. Более 160 электронных табло на главных трассах в прямом эфире сообщают водителям о погоде, расчетном времени в пути, загруженности дорог.

«Умные» алгоритмы в энергетике

Любой, кто играл в симулятор SimCity, знает, что лучший способ лишиться жителей города — это создать инфраструктурный коллапс. Но, в отличие от симов, реальные горожане не могут просто взять и уехать в другое место. Для них перебои с поставками электричества или воды — серьезная проблема. Чтобы избежать такой судьбы, нагрузку на ресурсы города можно предсказывать при помощи интеллектуальных решений.

Китай развивает проект так называемого интернета энергии. Это — концепция, предполагающая развертку децентрализованной электроэнергетической сети. Помимо технологий ИИ, она объединяет в себе большие данные, облачные вычисления и IoT. Они помогают задавать разумную тарификацию и оценивать потребность жителей в электричестве. Китай уже стал лидером по внедрению «умных» счетчиков — они стоят в 95% домохозяйств.

На западе технологии ИИ также находят применение в энергетике. США тоже развивают интеллектуальные сети, а «умные» счетчики охватывают около 50% домохозяйств. Еще пример — американский энергетический провайдер Xcel Energy, владеющий парком ветряков, при помощи решений на базе ИИ анализирует данные о погоде, поступающие от Национального центра атмосферных исследований США. Алгоритмы оптимизируют работу станций и уже помогли сэкономить более 60 млн долларов.

Россия также заинтересована в развитии связки «системы ИИ — энергетика». Уже есть стартапы, специализирующиеся на производстве интеллектуального оборудования, оптимизирующего работу энергетических компаний. Например, Clover Group разрабатывает аналитические инструменты для прогнозирования уровня износа промышленного оборудования. Они сообщают о потенциальных поломках еще до их появления. По словам экспертов, гибкое планирование техобслуживания сокращает ремонтные расходы производственных предприятий на 8–10%.

Как решения на базе ИИ помогают правоохранителям…

Из всех технологий, пожалуй, наибольший резонанс вызывают ИИ-разработки, используемые правоохранительными органами. Все слышали о китайской системе массового видеонаблюдения примерно с 600 млн камер. Они умеют распознавать лица, позволяя полиции отслеживать перемещения конкретных граждан. Алгоритм способен за три секунды узнать каждого из почти 1,4 миллиарда жителей страны. Разумеется, подобный подход подвергается критике. Жители страны и политологи говорят, что подобная технология способна «зарубить» формы политического несогласия еще до их появления.

Системы, аналогичные китайской, но в гораздо меньших масштабах, внедряют и другие страны. Лондон, знаменитый беспрецедентной в западном мире плотностью камер видеонаблюдения, в начале 2020 года тоже начал внедрение решения для распознавания лиц. Но для этого властям города потребовалось разрешение суда, поскольку предлагаемая технология подвергалась серьезной критике — как минимум из-за того, что еще летом прошлого года её точность не превышала 19%.

Что касается России, то у нас действует экспериментальная программа под названием «Искусственный интеллект в расследовании и оперативно-розыскной деятельности при совершении уголовных преступлений». В её рамках разрабатывают систему видеонаблюдения для столицы. Программа уже обеспечивает безопасность населения — благодаря распознаванию лиц в метро ежемесячно задерживают от пяти до десяти преступников, которых ищут не только российские, но и зарубежные правоохранители. К 2021 году МВД планирует создать целый комплекс решений для поимки злоумышленников при помощи «умных» технологий. Речь идет о создании Федеральной информационной системы биометрических учетов, способной искать подозреваемых и преступников по голосу, лицу, радужке глаза и татуировкам.

…а также медикам

Важной частью городской среды являются общественно значимые организации, больницы и поликлиники. Решения на базе искусственного интеллекта могут прогнозировать нагрузку на них и по мере возможности понижать её.

Китай — одна из худших стран в мире по количеству врачей на душу населения. На тысячу граждан приходится меньше двух докторов. Помочь в сложившейся ситуации должны системы искусственного интеллекта. Например, компания Baidu в партнерстве с инженерами из Университета Сунь Ятсена разработала технологию машинного зрения, диагностирующую три типа глазных заболеваний с точностью в 94%. Её планируют использовать в регионах страны (в том числе удаленных), где не хватает докторов.

Национальная служба здравоохранения Великобритании также регулярно испытывает сложности с обслуживанием пациентов. Примерно четверть поступивших в отделение «неотложки» проводит там более четырех часов, прежде чем им окажут помощь и отпустят домой. Поэтому больница при Университетском колледже Лондона совместно с Институтом Алана Тьюринга в 2018 году запустила проект по оптимизации работы приемных отделений. Машинные алгоритмы должны будут искать паттерны в симптомах, чтобы выявлять пациентов, которым срочно нужна помощь.

Системы ИИ полезны и при борьбе с коронавирусной пандемией. Американские организации здравоохранения используют их, чтобы предсказывать нагрузку на больницы и медицинское оборудование. Специальный инструмент уже отслеживает количество свободных коек в отделениях реанимации. Появляются инициативы и по использованию «умных» чат-ботов для диагностики коронавируса — пока, правда, не очень успешные: редактор медицинского журнала STAT опробовал восемь ботов от разных организаций, и все они дали различные прогнозы.

В России «оцифровка» больниц только начинается. С конца прошлого года в столичных клиниках начали внедрять «умные» алгоритмы для поддержки принятия врачебных решений. Одним из частных кейсов станет анализ признаков онкологических заболеваний — при необходимости доктор будет получать рекомендации о назначении лечения. В петербургской Мариинской больнице ведется работа над системами автоматического анализа рентгеновских снимков. Сейчас их используют для определения степени плоскостопия пациента. Позже нейросеть планируют переобучить на анализ компьютерных томограмм органов грудной клетки.

К вопросу об этике

Невозможно говорить о решениях на базе искусственного интеллекта, не затронув этический аспект их использования. Обучение нейросетей требует больших объёмов данных, и каждая попытка их сбора — потенциальное нарушение приватности. По словам Бернарда Дебатина, профессора этики из Университета Огайо, проблему усугубляет тот факт, что у термина «приватность» нет единого определения. Из-за этого работу с персональными данными и решениями на базе ИИ сложно регулировать, не ущемляя права граждан и не ограничивая возможности правительства, правоохранительных органов и ИТ-компаний.

Еще одна трудность, связанная с городскими системами ИИ, заключается в том, что «умные» алгоритмы неидеальны. Как замечает математик Кэти О’Нил в своей книге «Убийственные большие данные», платформы, с помощью которых банки и страховые компании считают клиентские рейтинги, а правоохранительные органы ищут преступников, претендуют на объективность, однако и они допускают ошибки. При этом применимость машинных алгоритмов ограничена: они способны эффективно решать лишь узкий круг задач, связанных с классификацией и регрессией — когда алгоритм автоматически ищет шаблоны и статистически важную информацию в данных. Поэтому такие системы пока не могут работать на полном «автопилоте».

Как бы то ни было, система искусственного интеллекта — это лишь инструмент со своими плюсами и минусами. И возможности, которые приносит эта технология, способны перевесить потенциальные недостатки — главное грамотно подойти к вопросам регулирования. Тогда у интеллектуальных разработок действительно будет шанс сделать жизнь людей в городах намного лучше.

Как вам материал?
11584 1 1 cookie-check Системы ИИ в большом городе: как "умнеет" городская среда no