Технологии искусственного интеллекта с каждым годом все активнее развиваются и со временем могут интегрироваться в современный ландшафт городов мира. Нейронные сети помогают улучшать транспортную систему, предсказывать пробки, оптимизировать маршруты и управлять светофорами.
Они также используются для моделирования различных сценариев развития мегаполисов и способны анализировать огромные массивы данных.
Но какие направления цифровой урбанистики могут быть наиболее востребованы в разных городах мира и напрямую могут повлиять на жизнь горожан, повысить ее качество и комфорт?
Транспорт
Технологии искусственного интеллекта, безусловно, способствуют трансформации транспортной системы городов мира. Главное достоинство ИИ здесь заключается в том, что после обучения и настройки он может анализировать большие объемы данных, запоминать и самообучаться в процессе. Его основная задача — помочь человеку принять правильное решение, предупредить об опасности и сделать его жизнь проще и комфортнее.
Одним из ярких примеров использования нейронных сетей в транспортной системе является запуск беспилотного такси Waymo от корпорации Google. Waymo использует нейронные сети для анализа информации, которую собирают датчики и камеры, установленные на автомобиле. Алгоритмы машинного обучения помогают системе распознавать объекты, прогнозировать их движение и принимать решения о маневрах на дороге. Это позволяет автомобилю двигаться по городу без участия водителя и обеспечивает достаточно высокую степень безопасности.
Второй пример – система управления дорожным движением Smart Traffic Management, которая также использует нейронные сети. Система анализирует данные с дорожных камер и датчиков, прогнозирует возможные сложности и оптимизирует движение. Это не только улучшает эффективность дорожного движения, но и помогает предотвратить дорожно-транспортные происшествия.
Подобные системы уже успешно работают в разных городах мира. Например, в Сингапуре функционирует проект Smart Nation, который включает в себя как применение нейронных сетей для анализа видеоданных, так и управление дорожным движением.
Эффективность использования технологий искусственного интеллекта в транспортной системе городов подтверждает и мировая статистика. Так, по данным Smart Cities Dive система под названием Smart Urban Traffic Control (SURTRAC), которая была внедрена в американском городе Питтсбурге, использует искусственный интеллект для контроля и оптимизации дорожного движения и на четверть сокращает время в пути, на 40% — простой автомобиля на холостом ходу и на 21% — выброс вредных веществ в атмосферу.
По информации Alibaba Group, в китайском городе Шэньчжэнь системе AI управления трафиком от Alibaba Group удалось снизить пробки на 15,3% на перекрестках. Исследование, проведенное в английском Милтон-Кинс, показало, что с помощью алгоритмов Smart traffic management можно уменьшить время путешествия в среднем на 10-15%. А после внедрения системы AI для управления трафиком в Лас-Вегасе количество автомобильных столкновений снизилось на 17,4%.
Поиск работы
Помимо того, что нейросети научились составлять и редактировать резюме, писать сопроводительные письма, сегодня они способны помогать и упрощать процесс поиска работы в мегаполисах. Искусственные нейронные сети применяют для анализа данных, прогнозирования, упрощения и оптимизации процессов поиска работы, что позволяет создавать персонализированные и эффективные решения для соискателей.
Крупнейшая в мире сеть профессиональных контактов LinkedIn использует нейронные сети для улучшения своей рекомендательной системы, которая помогает пользователям находить подходящую работу, основываясь на их профессиональных интересах, навыках и опыте. Сервисы данной платформы составляют отдельные подборки релевантных вакансий и оценивают вероятность успешного отклика на них, что повышает количество собеседований и шанс получить заветную работу. Нейронные сети анализируют тенденции на рынке труда, предсказывают спрос на различные позиции и помогают соискателям быть в курсе последних изменений.
Эффективность алгоритмов LinkedIn подтверждает и статистика. Так, по информации комплексного онлайн-сервиса для подбора персонала и приобретения талантов Jobvite, 94% рекрутеров используют LinkedIn для найма сотрудников, что делает ее наиболее популярной платформой для найма персонала. Согласно статистике LinkedIn, 75% людей, которые недавно сменили работу, использовали сеть для активного поиска новой вакансии.
Еще один пример: сервис виртуальных собеседований Huntica.works – платформа, которая может работать как с использованием автособеседований с применением алгоритмов ИИ, так и в привычном формате очных или видеоинтервью. Huntica.works позволяет работодателю отсобеседовать кандидатов “роботом” по заранее подготовленному списку вопросов, освобождая тем самым время рекрутера на другие важные дела. В отличие от других сервисов, собеседование проводит записанный ранее реальный актер или изображение человека, сгенерированное нейронными сетями.
Безопасность
Нейронные сети играют решающую роль в цифровизации сферы безопасности современных городов. В разных странах их используют для анализа данных, прогнозирования рисков и обнаружения аномалий, что позволяет оперативно реагировать на потенциальные угрозы.
Одна из ключевых областей применения нейронных сетей в городах — умные камеры. Мониторинг систем традиционного видеонаблюдения обычно невозможен без участия человека. Однако, с применением технологий искусственного интеллекта, эти системы становятся более автономными и эффективными.
Так, например, технология Deep Learning применяется в системах видеонаблюдения разных мегаполисов мира для обнаружения аномального поведения. Ее суть заключается в том, что сначала нейронные сети проходят обучение на большом количестве видеоданных, а затем могут автоматически определять подозрительные действия, анализируя видео в реальном времени. Это позволяет оперативно реагировать на возможные угрозы, значительно улучшая безопасность в городах.
Технологии умного города стали неотъемлемой составляющей урбанистики по всему миру. В первую очередь, облик современных городов будут формировать цифровая урбанистика, эффективное использование ресурсов и высокое качество жизни горожан. Мегаполисы по всему миру стремятся стать лидерами по внедрению нейросетей, реализуют множество проектов с использованием ИИ-технологий: помимо чат-ботов и различных голосовых помощников это системы интеллектуального мониторинга, компьютерное зрение и другие проекты.
Еще одним примером использования нейронных сетей для улучшения безопасности в условиях мегаполисов является система предсказания преступлений. Например, в Los Angeles Police Department применяются алгоритмы машинного обучения для анализа данных о преступлениях и прогнозирования мест и времени их возможного совершения. Это позволяет полиции оптимизировать распределение своих ресурсов и более эффективно предотвращать возможные нарушения.
В целом, нейронные сети становятся важным инструментом для улучшения безопасности в городах. Они обеспечивают автономность, эффективность и скорость реакции, что критично в условиях мегаполисов с их быстрым темпом жизни и сложной инфраструктурой. Использование нейронных сетей позволяет городам стать более безопасными и комфортными для жизни.