Проблеми міських обчислень у великих містах

Сьогодні великі міста стикаються з великими проблемами, такими як затори на дорогах, забруднення повітря та споживання енергії. Ці великі проблеми у великих містах можна вирішити за допомогою великі дані (що означає обробку великих обсягів даних).

Це саме те, що таке урбаністичні обчислення. Його можна визначити просто як використання великих даних для вирішення великих проблем великих міст.

Розповімо про це докладніше.

Міські обчислення - це процес збору, інтеграції та аналізу великих і різнорідних даних, що генеруються різними джерелами в міському просторі. До таких джерел даних належать датчики, мобільні пристрої, транспортні засоби, будівлі та люди.

Що таке урбаністичні обчислення?

У статті під назвою "Міські обчислення: концепції, методології та застосування", автори представляють загальну структуру для впровадження міських обчислень.

Міські обчислення об'єднують технології неінвазивного та повсюдного зондування, вдосконалене управління даними, аналітичні моделі та нові методи візуалізації для створення рішень, які покращують міське середовище, якість життя людей та міські операційні системи.

Ми також повинні підкреслити, що міські обчислення є міждисциплінарною галуззю. Вона інтегрує комп'ютерні науки з іншими галузями, такими як транспорт, цивільне будівництво, економіка, екологія та соціологія в контексті міських просторів.

Напевно, головне питання, яке переслідує вас зараз: як впровадити міські обчислення для вирішення проблем великих міст?

Що ж, гарна новина, для цього є рамки!

Міська обчислювальна інфраструктура

Структура складається з чотирьох рівнів: Міське зондування, Управління міськими даними, Аналітика даних та Надання послуг. Кожен рівень має певну функцію.

У "The Urban Sensing відповідає за збір даних з міського простору. Цей збір даних може здійснюватися за допомогою різних методів, таких як партисипативне зондування, краудсенсинг та мобільне зондування.

У "The Управління міськими даними дозволяє організувати дані за певною структурою індексації, яка включає як просторово-часову інформацію, так і тексти для підтримки ефективної аналітики даних.

У Рівень аналітики данихрізні техніки, такі як Інтелектуальний аналіз даних, Машинне навчанняі Візуалізація даних використовуються для виявлення закономірностей у даних та отримання з них цінної інформації для подальшого прийняття рішень.

У "The Надання послуг включає в себе різні рішення та послуги, спрямовані на покращення досвіду водіння, зменшення заторів, забруднення повітря та енергоспоживання. Наприклад, у разі виявлення будь-якої транспортної аномалії, ця інформація буде передана транспортній службі для розосередження руху та діагностики аномалії.

Отже, з якими викликами стикаються міські обчислення?

Для ідеальної реалізації міські обчислення стикаються з трьома великими проблемами:

1.Зондування та збір даних.

Цей виклик полягає в тому, як збирати міські дані в ненав'язливий і безперервний спосіб, враховуючи обмеження в кількості датчиків, розподілених у місті.

Побудова нової сенсорної інфраструктури могла б досягти цієї мети, однак це збільшило б навантаження на міста.

Людина як сенсор - це нова концепція, яка може допомогти вирішити цю проблему, використовуючи їхні пости в соціальних мережах або їхні GPS-сліди, щоб зрозуміти події, що відбуваються навколо них.

Людина як сенсор приносить нові виклики, такі як:

Збільшення використання енергії пристроїв;
Конфіденційність особистої інформації;
Упереджені дані, оскільки користувачі розподілені нерівномірно і не надсилають показання датчиків з однаковою частотою;
Неструктуровані, неявні та зашумлені дані від користувачів. На противагу цьому, дані, що генеруються традиційними датчиками, добре структуровані, чіткі, чисті та легкі для розуміння.

2. Неоднорідні дані.

Методи інтелектуального аналізу даних і машинного навчання зазвичай працюють з одним типом даних. Однак вирішення міських проблем пов'язане з широким спектром факторів (наприклад, дослідження забруднення повітря передбачає одночасне вивчення транспортних потоків, метеорології та землекористування).

3. Гібридні системи.

На відміну від пошукової системи або цифрової гри, де дані генеруються і споживаються в цифровому світі, міські обчислення зазвичай інтегрують дані з обох світів (поєднуючи трафік з соціальними мережами).

Проектування гібридних систем набагато складніше, ніж звичайних, оскільки система повинна взаємодіяти з багатьма пристроями та користувачами одночасно, а також надсилати та отримувати дані різних форматів.

Які основні сфери застосування міських обчислень?

Застосувань міських обчислень може бути незліченна кількість.

Заявки можна згрупувати у сім категорій: містобудування, транспорт, навколишнє середовище, громадська безпека, енергетика, економіка, екологія та соціальна сфера.

Ось дуже короткий опис кожного з них:

Міське планування.

Планування є важливим для побудови розумних міст. Ця категорія включає виявлення основних проблем у транспортних мережах, виявлення функціональних районів у місті (наприклад, районів, які задовольняють різні потреби людей і слугують технікою організації, таких як освітні райони або ділові райони), а також визначення меж міста для розуміння його еволюції.

Транспортування.

До цієї категорії належать: покращення досвіду водіння, послуг таксі та систем громадського транспорту.

Навколишнє середовище.

Швидкий прогрес урбанізації стане потенційною загрозою для навколишнього середовища міст. Міські обчислення для навколишнього середовища включають: покращення якості повітря в містах та зменшення шумового забруднення.

Громадська безпека та охорона.

Тут ми можемо перерахувати такі застосування: виявлення аномалій у русі, виявлення катастроф і виявлення нещасних випадків.

Споживання енергії.

Стрімкий прогрес урбанізації споживає дедалі більше енергії. Застосування в цій категорії - скорочення споживання газу та електроенергії.

Економіка.

Динаміка міста може вказувати на тенденцію розвитку економіки міста. Прикладом застосування в цій категорії є прогнозування тенденцій на фондовому ринку.

Соціальний.

До цієї категорії відносяться рекомендації щодо місцезнаходження, планування маршрутів, рекомендації щодо місцезнаходження та активності, а також розуміння динаміки міста.

Чи існують якісь технології для забезпечення міських обчислень?

Існує кілька технологій, що сприяють розвитку міських обчислень, які згруповані за категоріями. Нижче наведено найбільш часто використовувані категорії:

Методи міського зондування. Традиційне зондування та вимірювання шляхом встановлення датчиків, пасивне зондування натовпу, яке використовує існуючу інфраструктуру для збору даних, що генеруються натовпом, та партисипативне зондування, коли люди активно діляться інформацією, що їх оточує;

Методи управління міськими даними дозволяють організувати кілька різнорідних джерел даних для наступного процесу Data Mining;

Методи злиття знань дозволяють ефективно об'єднати знання, отримані з декількох різнорідних джерел даних;

Методи візуалізації міських даних повинні не лише відображати необроблені дані та представляти результати, але й дозволяти виявляти та описувати закономірності, тенденції та взаємозв'язки в даних.

Як бачите, міські обчислення можуть бути дуже корисним інструментом для вирішення основних проблем сучасних міст.

Виклики, з якими стикаються міські обчислення, з часом будуть подолані, що дозволить нам забезпечити краще майбутнє для наших міст.

Посилання

Чжен, Ю., Капра, Л., Вольфсон, О. та Янг, Х. (2014). Міські обчислення: концепції, методології та застосування. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 5(3), 1-55.

T. Кіндберг, М. Чалмерс та Е. Паулос. 2007. Вступне слово запрошених редакторів: Міські обчислення. Повсюдні обчислення 6, 3, 18-20

Торрес-Руїс, Мігель та Літрас, Мілтіадіс. (2016). Міські обчислення та програми розумних міст для суспільства знань. Міжнародний журнал досліджень суспільства знань. 7. 113-119. 10.4018/IJKSR.2016010108.

Натисніть на зображення нижче, щоб переглянути наші ілюстрації Mind the Graph для міських обчислень.

Міські обчислення: Перед обличчям великих викликів великих міст

Підпишіться на нашу розсилку