Рубрика развивается при поддержке
Будущее
Kirill Bychkov
484

Анализ больших данных: как Big Data помогает развиваться мегаполису

Big Data – это сильнейшая движущая сила современного Умного города. Но как аналитика больших данных помогает развивать крупнейшие города мира, управляя их эко-системой, транспортом, безопасностью и предотвращая катастрофы?

В закладки

Вопреки расхожему стереотипу “Меньше знаешь – крепче спишь”, именно обилие данных дает ключ к решению многих проблем и благополучной жизни. С помощью них еще в середине 19 века доктор Джон Сноу смог остановить эпидемию холеры в британской столице, собирая и анализируя данные обо всех смертельных случаях в разных районах Лондона.

С тех пор технологии работы с данными шагнули далеко вперед, а вот вызовы не изменились: сегодняшних горожан надо обеспечивать чистой водой и здоровыми продуктами питания, поддерживать на улицах чистоту и порядок, обеспечивать бесперебойную работу транспорта, учреждений здравоохранения и образования. Проблема усложняется тем, что города укрупняются – к 2030 году число мегаполисов с населением свыше 10 млн человек, по данным ООН, превысит 40, а их население достигнет 5 млрд человек. Решение, по мнению большинства экспертов, заключается в использовании технологических инноваций – Big Data и искусственного интеллекта. Это подтверждается интересом властей, бизнеса и разработчиков к программе по созданию цифровых продуктов для города Urban.Tech Moscow 2019, которые запущены в семи странах, – ее участниками уже стали более 3 тысяч человек.

Эффект больших данных

Достоверные данные – сильнейшая движущая сила современного Умного города. Чтобы получить доступ к релевантной информации, которая позволит строить долгосрочную управленческую политику, город наполнен датчиками, сенсорами, видеокамерами с подключением к высокоскоростной инфраструктуре передачи данных. Сегодня даже сами жители превращаются в источники информации: мобильные устройства пользователей – в мире зарегистрировано 7,7 млрд абонентов мобильной связи – в реальном времени производят терабайтные потоки данных о местонахождении, покупках и интересах отдельных лиц. Система управления городом получает шанс стать по-настоящему человекоцентричной.

Обеспечение безопасности граждан и быстрая реакция на стихийные бедствия или чрезвычайные ситуации – главные приоритеты для любого города. Например, в Сиэтле внедрено программное обеспечение, которое на основе исторических и географических данных выявляет наиболее опасные районы в городе, направляет туда патрульные силы и фактически предупреждает преступления.

Новые технологии проникли и в систему городского трафика, которую теперь можно оптимизировать с помощью правильного использования больших данных. Информация, поступающая от транспортных компаний, водителей, пешеходов позволяет понять, какие направления и виды транспорта наиболее востребованы у горожан и как можно изменить ситуацию, чтобы избежать пробок. В китайском Нанкине эксперты проложили новые маршруты движения общественного транспорта и смогли ускорить проезд по самым оживленным улицам после установки датчиков в 10 000 такси, 7 000 автобусов и в 1 млн частных автомобилей. А в Питтсбурге введение интеллектуальных адаптивных светофоров с функцией распознавания номерных знаков позволило сократить время в пути на 25%.

Интегрируются новые технологии и в другие сферы жизни города. Так, в Сеуле актуальная проблема – загрязнение улиц мусором из-за неэффективной системы вывоза отходов. Урны и контейнеры постоянно переполнены, мусор просто не успевали вывозить. В качестве решения применили традиционные и hi-tech методы. На улицах города поставили 85 дополнительных мусорных контейнеров с датчиками наполнения. При помощи аналитических инструментов и BigData были оптимизированы маршруты муниципального транспорта, ответственного за вывоз отходов. Теперь городские службы в режиме реального времени отслеживают наполненность контейнеров и вовремя вывозят мусор, не допуская загрязнение улиц. Внедренное решение дало возможность снизить затраты на 83%, повысив уровень переработки отходов на 46%.

Аналитика в экологии города

Данные, собранные из различных источников, могут быть использованы и для обеспечения устойчивости окружающей среды с меньшими потерями ресурсов. Десять лет назад в городе Сантандер на северном побережье Испании было установлено более 12 000 интерактивных датчиков. Благодаря им в общественных парках автоматически включаются разбрызгиватели, когда почва слишком сухая. Освещение на дорожках становится ярче только тогда, когда сенсор сигнализирует о приближение людей – это помогло на четверть сократить энергозатраты.

Луисвилл в штате Кентукки с населением 1,2 млн человек совсем недавно первым внедрил платформу IFTTT (If This Than That). Благодаря ей умные дома связываются с умным городом через «апплеты» и получают рекомендации к действию. Например, освещение в домах меняет цвет, когда датчики фиксируют ухудшение качества воздуха, что предостерегает жителей от выхода на улицу. Пользователи также могут настроить воздушные фильтры на одновременную активацию.

В Квебеке, Канада, в 2008 году появилось насекомое-вредитель, изумрудный пепельник. Оно стало причиной массового уничтожения ясеня, широко распространенного в регионе вида деревьев. По словам представителей муниципалитета, убытки, причиняемые пепельником, достигают нескольких миллиардов долларов США. Для решения этой проблемы власти региона внедрили приложение, которое в режиме реального времени показывает динамику и масштабы заражения, включая отдельные деревья. Соответствующие службы оперативно реагируют, уничтожая вредителя и не давая ему распространяться дальше. Основа приложения – BigData-аналитика. На серверы поступает информация о замеченных очагах заражения, данные анализируются, обрабатываются и передаются ответственным службам.

Данные как городской актив

Сбор и анализ Big Data позволяет существенно пополнять городскую казну – испанская налоговая служба смогла принести в бюджет 1,2 млрд евро после того, как дроны обследовали территорию 4000 муниципалитетов и анализ данных выявил разночтения с декларируемым имуществом – не все дома и строения были учтены, у части из них реальные размеры не совпадали с задокументированными. Фактически это говорит о старте эры открытости не только в бюджетно-налоговой сфере, но во всех отношениях власти, бизнеса и жителей. Причем сами горожане становятся активными участниками планирования будущего места, где они живут.

Например, трансформация района Плаза-дель-Соль в Барселоне. Многие горожане участвуют в проекте Smart Citizen Kit –устанавливают датчики измерения загрязнения воздуха или шума у себя в квартирах и на балконах, чтобы понять, как ухудшается обстановка в зависимости от дней недели, времени суток и даже погоды. Соседи обмениваются данными на открытой платформе, изучают данные других районов, сравнивают с рекомендованными показателями ВОЗ и статистикой муниципалитетов - это позволяет принимать решения для улучшения жизни в городе.

Канадский город Калгари использует предиктивные технологии для того, чтобы предсказывать наводнения. В весенние месяцы в Калгари повышается количество осадков, выходят из берегов реки, переполняются водохранилища. В итоге местные жители и бизнес страдают из-за постоянных затоплений больших площадей города. Страдает жилье, промышленные предприятия, городские здания и сооружения. Для решения этой проблемы муниципалитет заключил в 2015 договор с компанией, которая предоставила аналитический инструмент на основе BigData. Он создан для анализа широкой выборки данных о наводнениях за предыдущие годы и предсказания новых инцидентов. Инструмент позволил снизить убытки от наводнений, поскольку перед их появлением людей, их вещи, компании и оборудование стали перемещать в безопасные места.

Дальнейшее развитие систем сбора, хранения и обработки данных позволит отслеживать долгосрочные тенденции и планировать развитие мегаполисов. Это развитие идет по пяти основным трекам, которые выделены как направления Urban.Tech Moscow 2019 –финансы, системы управления, маркетплейсы, умный город и решения на основе искусственного интеллекта. Сегодня разработчики пытаются создать прототипы решений, позволяющих, в том числе, отслеживать в режиме реального времени перемещение наземного транспорта в мобильном приложении или предоставлять широкополосный доступ к интернету на массовых мероприятиях, оптимизировать расходы на санитарную уборку улиц или создать цифровую модель города.

Ожидается, что к 2050 году около 85 процентов людей будут жить в городах, причем, каждый седьмой в мегаполисах. Самыми комфортными условиями для жизни смогут похвастаться те города, которые быстро среагируют на изменения среды и потребности человека.

Материал опубликован пользователем.
Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Kirill Bychkov", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 1, "likes": 3, "favorites": 21, "is_advertisement": false, "subsite_label": "future", "id": 95092, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Sat, 30 Nov 2019 12:25:25 +0300", "is_special": false }
Самый сильный бренд
страны*
*Третий год подряд по версии Brand Finance
0
{ "id": 95092, "author_id": 46092, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/95092\/get","add":"\/comments\/95092\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/95092"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199118, "last_count_and_date": null }
1 комментарий
Популярные
По порядку

Комментарий удален

0

Блин, попахивает 1984 Оруэлла.

Ответить
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "Article Branding", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cfovx", "p2": "glug" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Баннер в ленте на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "disable": true, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } }, { "id": 20, "label": "Кнопка в сайдбаре", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cgxmr", "p2": "gnwc" } } } ] { "page_type": "default" }