Свежие проекты ИИ в коммунальном хозяйстве, не возможные годом ранее.
Представляем обзор свежих (2024 г.) проектов использования ИИ в коммунальном хозяйстве городов. Проектов много, мы сосредоточились на тех проектах, которые представляют новизну и ранее были невозможны к исполнению.

🚦 1. Даллас, США: Гибридные системы общественной безопасности и Wi-Fi

  • Описание: Умные фонари с ИИ-камерами для отслеживания подозрительной активности и раздачи публичного Wi-Fi.
  • Новизна: Совмещение функций безопасности и цифровой инфраструктуры в единой системе.
  • Почему раньше было невозможно: Отсутствие алгоритмов компьютерного зрения, способных обрабатывать данные в реальном времени без нарушения приватности, и высокая стоимость сенсоров.

🏗️ 2. Сидней, Австралия: ИИ для автоматизации строительных сертификатов

  • Описание: Система анализирует заявки на соответствие нормам, выявляя нарушения за минуты вместо дней.
  • Новизна: Сокращение времени согласования проектов с 20 дней до 2 часов 6.
  • Почему раньше было невозможно: NLP (обработка естественного языка) ранее не могла интерпретировать сложные юридические тексты и чертежи.
Хотите быть в курсе новостей сайта?
Каждую неделю мы публикуем по 2-3 аналитических статьи. Отслеживать новости удобно через наш телеграмм канал плюс некоторые дополнительные материалы.

🗑️ 3. Сан-Франциско, США: Оптимизация сбора отходов через ИИ

  • Описание: Датчики в мусорных баках передают данные о заполнении, ИИ строит маршруты мусоровозов.
  • Новизна: Снижение расходов на вывоз отходов на 30% и сокращение выбросов CO₂ 712.
  • Почему раньше было невозможно: Датчики IoT были слишком дороги, а алгоритмы не умели прогнозировать заполнение баков с учетом сезонности.
Мы уже писали о похожем проекте. Смотрите подробный разбор:

🚧 4. Кентербери-Бэнктаун, Австралия: ИИ-мониторинг дорожного покрытия (AssetAI®)

  • Описание: Камеры на муниципальном транспорте фиксируют дефекты дорог, ИИ прогнозирует износ.
  • Новизна: Предсказание появления выбоин до их образования, снижение затрат на ремонт на 40% 6.
  • Почему раньше было невозможно: Требовались системы машинного обучения, способные анализировать 3D-карты повреждений в реальном времени, и дешевые лидары (появились после 2022 г.)

🚌 5. Чикаго, США: ИИ-чатбот для общественного транспорта

  • Описание: Бот обрабатывает жалобы пассажиров, предлагает оптимальные маршруты.
  • Новизна: Анализ соцопросов для корректировки расписания автобусов 12.
  • Почему раньше было невозможно: NLP не поддерживал сленг и неформальные запросы, а ИИ не интегрировался с API транспортных систем.

💧 6. Нью-Йорк, США: Система обнаружения утечек воды

  • Описание: ИИ анализирует данные с 500 000 умных счетчиков, выявляя аномалии расхода воды.
  • Новизна: Экономия 250 млн галлонов воды ежегодно 7.
  • Почему раньше было невозможно: Отсутствие сетей 5G для передачи данных с миллионов датчиков и алгоритмов для обработки временных рядов.
Мы писали о проекте, который позволяет экономить воду, хотя в том случае это не главное.

🌆 7. Бостон, США: ИИ-визуализация городских преобразований

  • Описание: Генеративный ИИ создает 3D-модели районов после реконструкции (например, велоинфраструктуры).
  • Новизна: Публичные «цифровые двойники» для вовлечения жителей в планирование 2.
  • Почему раньше было невозможно: Технологии Stable Diffusion/ChatGPT для генерации фотореалистичных изображений появились лишь в 2023–2024 гг.

🚨 8. Буэнос-Айрес, Аргентина: Бот Boti для экстренных служб

  • Описание: Чат-бот координирует вызовы скорой помощи, пожарных, полиции через соцсети.
  • Новизна: Сокращение времени реакции на ЧП до 3 минут 2.
  • Почему раньше было невозможно: ИИ не мог обрабатывать мультиязычные запросы (испанский + мигрантские диалекты) и геолокационные данные.
Не нашли подходящий вам пример?
Не стесняйтесь спрашивать нас. Мы неоднократно размещали тематические статьи по просьбе наших друзей и просто знакомых. С радостью сделаем это и для Вас.

🌳 9. Барселона, Испания: ИИ для полива парков

  • Описание: Датчики почвы + прогноз погоды + ИИ рассчитывают график полива, экономя воду.
  • Новизна: Снижение расхода воды на 25% без ущерба для зелени 12.
  • Почему раньше было невозможно: Дешевые почвенные сенсоры и ИИ-модели, адаптирующиеся к микроклимату районов, появились после 2023 г.

Сравнение технологических барьеров прошлого и решений 2024 г.


Проект

Главный технологический барьер до 2024 г.

Решение в 2024 г.

Даллас (безопасность)

Низкая точность компьютерного зрения в темноте

ИИ-камеры с ИК-подсветкой + 5G

Сидней (сертификация)

Слабая NLP для юридических текстов

Трансформерные модели (GPT-4)

AssetAI® (дороги)

Невозможность 3D-сканирования на скорости

Дешевые лидары + edge-вычисления

Бот Boti (Б. Айрес)

Ошибки в распознавании диалектов

Мультиязычные LLM (Llama 2, Mistral)

Ключевые технологические прорывы в искусственном интеллекте, сделавшие проекты возможными.

Генеративный ИИ (Stable Diffusion, GPT-4): Для визуализации урбанистических проектов и обработки документов.
Компьютерное зрение на edge-устройствах: Анализ видео с камер без задержек.
Дешевые датчики IoT: Стоимость сенсоров упала на 60% с 2020 г.
5G-сети: Пропускная способность для передачи данных с миллионов устройств.


Полные отчеты по проектам доступны в источниках: WEF S&P Global Cocoflo.

Другие наши статьи о применении искусственного интеллекта в проектах умных городов.

Хотите сделать себе такой же проект?
У нас есть разработчики, готовые взяться за эту работу.