Найти в Дзене
Дело в цифре

Цифровые двойники и города будущего

Город Лугано в Швейцарии давно страдает от заторов на дорогах на берегу озера и, как и многие города, сталкивается с конкурирующими потребностями жителей, бизнеса и туристов. Чтобы обеспечить более справедливое и эффективное использование инфраструктуры, городские власти решили использовать искусственный интеллект (ИИ) для разработки цифровых моделей, которые позволят им «обустроить пешеходную зону» на берегу озера, управляя транспортными потоками в зависимости от необходимости и времени суток. Цифровые двойники — это виртуальные модели, предназначенные для отражения физических характеристик объектов реального мира. Аналитики могут использовать их для выявления недостатков и рекомендаций по улучшению процесса или изделия, производители, розничные продавцы, коммунальные предприятия и медицинские исследователи приняли их как способ решения технологических и операционных проблем, сделав свои системы более эффективными и действенными. В производстве и в других областях передовые цифровые
Image Credit: David Crockett/Getty
Image Credit: David Crockett/Getty

Город Лугано в Швейцарии давно страдает от заторов на дорогах на берегу озера и, как и многие города, сталкивается с конкурирующими потребностями жителей, бизнеса и туристов. Чтобы обеспечить более справедливое и эффективное использование инфраструктуры, городские власти решили использовать искусственный интеллект (ИИ) для разработки цифровых моделей, которые позволят им «обустроить пешеходную зону» на берегу озера, управляя транспортными потоками в зависимости от необходимости и времени суток.

Цифровые двойники — это виртуальные модели, предназначенные для отражения физических характеристик объектов реального мира. Аналитики могут использовать их для выявления недостатков и рекомендаций по улучшению процесса или изделия, производители, розничные продавцы, коммунальные предприятия и медицинские исследователи приняли их как способ решения технологических и операционных проблем, сделав свои системы более эффективными и действенными.

В производстве и в других областях передовые цифровые двойники третьего поколения помогают разрабатывать и создавать модель процесса непосредственно на основе собранных данных. Система использует машинное обучение для построения моделей на основе реальных данных, вместо того, чтобы полагаться на предварительно запрограммированные модели. Цифровые двойники могут более точно отражать динамику реальных систем, поскольку модель изучает сложные взаимосвязи между измеряемыми переменными, которые необходимы для уменьшения ошибок прогнозирования. После обучения в модель можно вводить данные в реальном времени, чтобы прогнозировать, как ее физический аналог будет вести себя в широком диапазоне сценариев, что позволяет аналитикам решать сложные и локальные проблемы.

То же самое и с городами: например, с данными о трафике муниципалитеты могут создавать модели использования общественного и личного транспорта в час-пик. Настраивая модель — например, изменяя время включения красного и зеленого сигналов светофора на ключевом перекрестке — муниципалитеты могут лучше определить, как сократить время в пути, уменьшить интенсивность движения, увеличить использование общественного транспорта или достичь любой другой цели политики трафика. Но есть и сложности: невозможно всегда точно предсказать причины затора, а без необходимых постоянных и поддающихся проверке данных технология цифровых двойников, вероятно, будет менее эффективной в установлении общей и всеобъемлющей политики трафика. Конечно, анализ данных для улучшения качества жизни в городах не ограничивается дорожным движением. С его помощью можно отследить заполнение мусорных баков на определенных улицах, помочь полиции определить и задействовать нужное количество сотрудников для обеспечения общественного порядка во время массовых мероприятий, определить, когда проводить техническое обслуживание инфраструктуры, чтобы предотвратить проблемы до их возникновения.

 «Город активно использует данные для определения городской политики, например, при принятии решений о том, где строить новые школы. До сих пор мы основывали такие решения на традиционных показателях, обычно используемых правительствами, таких как население районов; чем больше жителей, тем больше потребность в большем количестве школ. Однако как только мы изучили данные о том, где и в какое время работают родители, какой общественный транспорт доступен, схемы движения и т. д., мы смогли найти наиболее эффективные места для строительства школ» - Джорджио Марич, глава управления городской статистики города Лугано.

Очевидно, что городам необходимо удовлетворять широкий и динамичный спектр потребностей населения. Один из ключей к успешному использованию цифровых двойников в городах — начать с малого и поставить перед собой конкретные цели, а не пытаться решить все проблемы города сразу. Искусственный интеллект может быть не в состоянии решить все проблемы городов на макроуровне. Но хорошо продуманные стратегии цифрового анализа, в том числе модели цифровых двойников на основе ИИ, могут помочь в решении основных муниципальных проблем. Если анализ данных поможет сделать города более безопасными, чистыми и удобными для навигации, он внесет свою лепту в улучшение качества жизни жителей этого города. 

#цифровые двойники #город #городская инфраструктура #цифровизация #искусственный интелект

Источник:

Why digital twins could be great for cities