صفحه اصلی > هوش مصنوعی : کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در شهرهای هوشمند

کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در شهرهای هوشمند

کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در شهرهای هوشمند

شهرهای هوشمند، با افزایش سریع رشد شهری، حتی برای کشورهای پیشرفته یک مسئله نگران کننده است. با افزایش تقاضا و عرضه بر اساس منابع و خدمات، این سیستم به عنوان یکی از سیستم‌های پیچیده در سراسر جهان در حال رشد است. در این دوره مدرن، دستگاههای هوشمند در ساخت زیرساخت‌های حیاتی یک شهر هوشمند بسیار مورد نیاز هستند. افزایش جمعیت، باعث افزایش چالش‌ها در مدیریت شهرهای هوشمند شده است. این نوع چالش‌ها می‌توانند با اجرای پیشرفت‌های فنی در ساکنان مهار شوند.

با این حال، نیاز به شهر هوشمند و تحولات پیرامون آن باید علاوه بر مزایای محیط زندگی، خدمات انسانی را نیز در نظر بگیرد. علاوه بر این، حفظ یک محیط سالم نیاز به ارتقا سیستم اطلاعاتی هوشمند با فناوری اینترنت اشیا فعال دارد. در ساخت یک شهر هوشمند، روند کار باید نوعی تعاملی باشد، بنابراین یک بستر مبتنی بر اینترنت اشیا لازم است.

کاربرد هوش مصنوعی در شهرهای هوشمند

با کمک شبکه‌ای از چیزهای هوشمند مانند سنسورها، دوربین‌ها و محرک‌ها، جمع آوری داده‌ها بسیار امکان پذیر است. با این حال، ذخیره سازی داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم داده‌های جمع آوری شده نیز بخشی از فرآیند است. در اینجا، استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی همراه با یادگیری ماشین می‌تواند معیاری برای حل مسئله برای ایجاد یک محیط پایدار باشد. یادگیری ماشینی با کمک تجزیه و تحلیل داده‌های طولانی مدت در بهبود عملکرد کلی خدمات شهرهای هوشمند بسیار مفید خواهد بود.

هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی، همراه با کمک اینترنت اشیا می‌تواند هر نوع مسئله مربوط به حوزه‌های بهداشت و درمان، انرژی، حمل و نقل، آموزش و بسیاری دیگر را حل کند. به همین ترتیب، تکنیک‌های هوشمند شامل مدل‌های مختلف رگرسیون و رویکرد تصمیم گیری مبتنی بر شبکه عصبی در تعیین الگوی داده‌های چند لایه است. علاوه بر این، زیرساخت‌های داده نقش اساسی در تصمیم‌گیری شهرهای هوشمند دارند. مقدار عظیم داده‌های حسی بازیابی شده از دستگاه‌های اینترنت اشیا را می‌توان با استفاده از روش‌های یادگیری هوشمند محاسبه کرد. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین توانایی حل مشکلات پیچیده در مقیاس بزرگ در شهرهای هوشمند را از طریق محاسبات ریاضی دارند.

نیاز شهرهای هوشمند به هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و فناوری داده‌های بزرگ برای بهبود طیف عظیمی از رویدادها در شهرهای هوشمند مورد استفاده قرار می‌گیرد. از جمله دانش، ابزارهای یادگیری، بروزرسانی سریع برنامه درسی با دسترسی به طیف گسترده‌ای از اطلاعات علمی. که با توجه به نیازهای اقتصادی و اجتماعی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

کاربرد هوش مصنوعی

  • در شناسایی الگوهای ترافیک، برای پیش بینی ترافیک آینده و کنترل چراغ‌های راهنمایی؛
  • مدیریت انرژی جامعه، مدیریت انرژی ساختمان و وسایل نقلیه الکتریکی؛
  • مدیریت پسماند (مکانهای جمع آوری زباله و زمانهای برنامه ریزی شده) ؛
  • مراقبت‌های بهداشتی برای پیش بینی بیماری‌های واگیر و همه گیر و در دسترس بودن همه جا داده های بهداشتی شهروندان؛
  • درک، نظارت، تنظیم و برنامه‌ریزی برای مدیریت بهتر شهر؛
  • پردازش تصویر ویدئویی در زمان واقعی برای شناسایی قانون شکنان یا سیستم تشخیص نفوذ در زمان واقعی مبتنی بر ویدیو برای افزایش ایمنی شهروند.

 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای نظارت دقیق و برآورد داده‌های جریان ترافیک در زمان واقعی در محیط‌های شهری بسیار مهم هستند. در مراقبت های بهداشتی، AI و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ به ارزیابی شرایط عمومی بهداشت بیماران، ضد عفونی کننده در بیمارستان، درک و طبقه بندی اسناد بالینی، پیش آگهی و پیش بینی سرطان، مداخله سریع در موارد اضطراری، جراحی، کمک به سالمندان، و درمان کمک می‌کنند.

نقش یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی در عملکرد شهرهای هوشمند

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند نحوه عملکرد شهرهای هوشمند را در زمینه‌های مختلف تغییر دهند. با این حال، پیاده سازی و یکپارچه سازی نرم افزار، سیستم عامل و سخت افزار، چارچوب هوشمند و الگوریتم، برنامه ریزی نظری و مدل محاسباتی ریاضی زیرساخت ICT برای یک شهر هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی و ML بسیار ضروری است. این مسئله ویژه، دانشگاهیان و محققان را برانگیخته و تحریک می‌کند تا کارهای خود را در زمینه ایجاد هوش مصنوعی و اقدامات مبتنی بر یادگیری ماشین در توسعه یک شهر هوشمند ارائه دهند.

موضوعاتی که در زمینه ارتباط یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی با شهرهای هوشمند باید مورد توجه قرار گیرند:

  • فعال کردن فناوری‌ها و سیستم عامل‌های مبتنی بر ICT برای شهرهای هوشمند
  • ادغام هوش مصنوعی، اینترنت اشیا با ابر، تجزیه و تحلیل داده‌ها، حریم خصوصی و امنیت
  • نیاز به یادگیری ماشین برای حمل و نقل، بهداشت و ایمنی در شهرهای هوشمند
  • سنسورها و دستگاه‌های الکترونیکی هوشمند برای شهرهای هوشمند پایدار
  • الگوریتم‌های یادگیری ماشین و روش‌های محاسبات برای توسعه سیستم‌های حکمرانی شهری
  • آینده سیستم عامل‌های کنترل مدیریت هوشمند در محیط شهری
  • معماری و مدل سازی مبتنی بر ML برای شهرهای هوشمند
  • فرصت‌ها و خطرات موجود در اجرای سنجش هوشمند اینترنت اشیا در شهرهای هوشمند
  • مدل سازی داده‌های معنایی برای مجموعه مبتنی بر شهر هوشمند

شهرهای هوشمند چگونه می‌توانند پایدار باشند؟

هوش مصنوعی در توسعه شهرهای هوشمند می تواند با برنامه های پیشرفته امنیتی ، نظارت بر ترافیک و مدیریت دفع، نقش مهمی در برنامه ریزی شهری، توسعه و مدیریت داشته باشد تا با دسترسی و کنترل خانه و سایر فعالیت های زندگی خود، جوامع را از امنیت و زیست پذیری بیشتری برخوردار سازد. لذت بخش تر و راحت تر را تجربه کنید.

و برای توسعه سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی برای توسعه شهرهای هوشمند، شرکت های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به تعداد زیادی داده آموزش برای شهرهای هوشمند نیاز دارند تا مدل هایی مانند هواپیماهای بدون سرنشین، دوربین امنیتی AI و سیستم تشخیص چهره را برای کار با دقت و ارائه صحیح آموزش دهند. اطلاعاتی که شهرهای هوشمند را برای رشد پایدار واقعاً هوشمند می‌کند.

از هوش مصنوعی برای تبدیل شدن به شهر هوشمند چگونه استفاده کنیم؟

 چگونه داده‌های زمان واقعی(real time) شهرهای ما را تغییر می‌دهند؟

شهرداری ها تلاش خود را برای استقرار داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی (AI) برای بهبود زندگی شهری افزایش می‌دهند. شهر مجهز به نمای واقعی در مورد آنچه در سراسر شهر اتفاق می‌افتد، امیدوار است تا بتواند به موقع مداخله کند، در حالی که توسعه خدمات نوآورانه را به همراه دارد.

اگرچه شهرداری ها به طور کلی از اطلاعات رفتاری در دسترس برای سیستم عامل‌ها برخوردار نیستند، اما پیشرفت در هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل، و حجم فزاینده داده‌های گرفته شده توسط دوربین‌های سطح خیابان و سایر حسگرها را آسان می‌کند. ما دنیای دیجیتال را به عنوان کنترل کننده شهرها استفاده نمی‌کنیم، اما سطح جهانی فیزیکی را کنترل می‌کنیم، بنابراین ما واقعاً از هوش مصنوعی برای جبران شکاف و جمع‌آوری داده‌ها از دوربین‌های راهنمایی و رانندگی استفاده می‌کنیم. ما می‌توانیم ببینیم که چه اتومبیل‌هایی کجا و با چه سرعتی رانندگی می‌کنند، می‌توانیم ببینیم که آیا مردم فاصله گذاری اجتماعی را رعایت می‌کنند، آیا افرادی با ماسک صورت خود را پوشانده‌اند. با جمع آوری و آنالیز این داده‌ها ما می‌توانیم طبق آن عمل کنیم و از آنها بخواهیم که این کار را متفاوت انجام دهند.

آیا شهر هوشمند بخشی از هوش مصنوعی است؟

Smart City برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها از هوش مصنوعی، سرویس‌های ابری و اینترنت اشیا (IoT) مانند سنسورهای متصل، چراغ ها و متر استفاده می‌کند. سپس شهرها از این داده‌ها برای بهبود زیرساخت‌ها، خدمات عمومی، خدمات و موارد دیگر استفاده می‌کنند.

چگونه می‌توان از هوش مصنوعی در شهرهای هوشمند استفاده کرد؟

  • استفاده یا کاربردهای AI در شهرهای هوشمند.
  • دوربین امنیتی و سیستم نظارت پیشرفته.
  • پارکینگ وسایل نقلیه و سیستم مدیریت ترافیک.
  • دوربین های تشخیص چهره و جنبش برای امنیت عمومی.
  • سیستم مدیریت پسماند و دفع هوشمند.

استراتژی شهر هوشمند که توسط شهرهای سراسر جهان تهیه شده‌اند، منبع مفیدی برای بینش در مورد آینده توسعه هوش مصنوعی فراهم می‌کنند. بدیهی است که گسترش متمرکز هوش مصنوعی و رباتیک در توسعه شهرهای هوشمند در حال حاضر در شمال کره جنوبی وجود دارد، اگرچه کشورهای جنوب جهانی نیز به طور فزاینده‌ای استفاده می‌کنند. چندین شهر در استرالیا و کانادا به طور فعال به دنبال توسعه هوش مصنوعی و رباتیک هستند و مسکو یکی از مفصل ترین جزئیات را برای این استقرار دارد. انشعابات این برنامه ها به عنوان بخشی از سیستم‌های سایبری-فیزیکی همراه با توجه به پیامدهای اجتماعی و اخلاقی مورد بحث قرار گرفته است.

من پانتـه‌آ پایـدار کارشناس ارشد مهندسی آی تی در گرایش کسب و کار الکترونیکی هستم. علاقمند به هر فناوری و تکنیک جدیدی در حوزه آی‌تی و هر چه به این حوزه کمک می‌کند. به تحقیق و پژوهش و تولید محتوا در زمینه دنیای دیجیتال و آی تی مشغولم.
مقالات مرتبط

چگونه از سوشال لیسنینگ در مدیریت بحران روابط عمومی استفاده کنیم؟

مدیریت بحران یکی از کارکردهای حیاتی در حوزه روابط عمومی به شمار می‌رود. در دنیای امروز، با گسترش رسانه‌های اجتماعی و سرعت بالای انتشار اطلاعات، تشخیص و مدیریت بحران‌ها از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. یکی از ابزارهای کلیدی در این زمینه، سوشال لیسنینگ (رصد اجتماعی) است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به سرعت به بحران‌ها واکنش نشان دهند و از هزینه‌های ناشی از آنها بکاهند. در این مقاله با تمرکز بر سامانه دیتاک به بررسی چگونگی استفاده از سوشال لیسنینگ برای مدیریت بحران روابط عمومی خواهیم پرداخت.

دیدگاهتان را بنویسید