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?Дмитрий Гопаловэксперт по AI и нейросетямТранспортТехнологии 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 работыПомимо 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.