Już do końca tego roku liczba połączonych w miejskie sieci urządzeń wynosić będzie 2,33 miliarda (w porównaniu z 1,64 mld w 2016 roku), a wartość światowego rynku smart cities jeszcze przed końcem dekady osiągnie bilion dolarów, utrzymując tempo wzrostu na poziomie bliskim 20%.

To z pewnością wystarczająca garść prognoz autorstwa trzech doświadczonych firm doradczych: Gartnera, Technavio i Persistence Market Research. Czysto liczbowe podjęcie tak szerokiej tematyki pozostawiałoby jednak duży niedosyt, dlatego warto ocenić na rzeczywistych studiach przypadków obecny poziom inteligencji aglomeracji miejskich i perspektywy jego rozwoju. Być przygotowanym

Na wstępie trzeba podkreślić, że poprawa zarządzania transportem drogowym, ograniczenie zużycia energii elektrycznej czy usprawnienie komunikacji pomiędzy mieszkańcami a samorządem, choć często stanowiące główne skojarzenia z funkcjonalnościami inteligentnych miast, to tylko niektóre z obszarów wspieranych przez technologie używane do tworzenia „myślących” ekosystemów Smart City.

Za potwierdzenie tej tezy może posłużyć przykład argentyńskiej stolicy. Z racji swojego geograficznego położenia Buenos Aires musi radzić sobie z porami ulewnych deszczy. Dokładając do tego dziewięć podziemnych rzek i przestarzałą architekturę odprowadzającą nadmiar wody, okresy wzmożonych opadów niejednokrotnie zamieniały się w regularną powódź. Jedna z największych miała miejsce przed czterema laty, w 2013 roku, pozbawiając życia ponad 100 osób, a wielokrotnie więcej pozostawiając bez dachu nad głową.

Aby nie doprowadzić do powtórki tragicznego scenariusza, władze stolicy postanowiły wyposażyć system kanalizacji miejskiej w szereg sensorów mierzących poziom wody i prędkość jej przepływu. Analityka real-time w połączeniu z systemem przetwarzania danych natychmiast informowała inżynierów o konieczności interwencji w konkretnym elemencie całej infrastruktury kanalizacyjnej celem zapewnienia jej drożności. Mimo że „nawyki” natury pozostały niezmienne, w kolejnym roku udało się zapobiec poważnej powodzi i ofiarom, sprowadzając skutki ulewnych deszczy do ewakuacji z miejsca zamieszkania nieco ponad 1500 osób.

Pozostając w tematyce potencjalnych zagrożeń, warto poza katastrofami naturalnymi wziąć pod uwagę przestępczość. Najbardziej pożądaną umiejętnością wszystkich służb porządkowych jest skuteczne przewidywanie miejsca i charakteru różnych występków, tak by doskonale przygotowanym pojawić się we właściwym miejscu o właściwej porze. I choć brzmi to nieco jak wycinek scenariusza kolejnego filmu science fiction z bliższej lub dalszej przyszłości, analitykę predyktywną w wykrywaniu przestępczości stosuje się już dzisiaj. Wskazywanie historycznych tzw. hot spotów, czyli stref miejskich o największym prawdopodobieństwie występowania wykroczeń i przestępstw, to tylko jeden z przykładów wykorzystania analizy danych w tym celu.

Ze wszech miar godne uwagi są zwłaszcza inicjatywy umożliwiające pozyskiwanie danych o incydentach w celu reagowania na nie w czasie rzeczywistym. Chodzi o natychmiastowe lokalizowanie strzałów z broni palnej przy pomocy miejskiej sieci podłączonych do Internetu mikrofonów. ShotSpotter, gdyż tak nazwano technologię funkcjonującą w Waszyngtonie, przy pomocy 300 sensorów akustycznych w różnych lokalizacjach pozwolił na wykrycie 39 000 incydentów z wykorzystaniem broni na przestrzeni lat 2005-2013. Szefowa waszyngtońskiej policji Cathy L. Lanier przyznała, że system ten okazał się być niezwykle przydatnym narzędziem, umożliwiającym błyskawiczną reakcję na akty przestępstwa i bezzwłoczne wysyłanie policyjnych patroli do miejsc, w których ShotSpotter zlokalizował wystrzały. Dość wspomnieć, że detekcja miejsca, w którym doszło do incydentu, zajmuje mu średnio mniej niż 40 sekund.

Redefinicja transportu

Wizja smart city z prawdziwego zdarzenia nie może być pozbawiona jednej z najgłośniejszych technologii ostatnich lat, czyli autonomicznych pojazdów przemierzających ulice aglomeracji przyszłości. W którym kierunku ma w tym obszarze rozwijać się miejskie IQ? Przede wszystkim w stronę coraz bardziej zaawansowanej komunikacji pomiędzy pojazdami, tworzącej Internet of Vehicles (IoV), a więc kolejny segment Internetu Rzeczy. Koordynacja ma służyć sprawniejszemu przemieszczaniu się i unikaniu tworzenia się zatorów. Z pomocą miejskiej sztucznej inteligencji, która przetwarzając aktualne dane związane z natężeniem ruchu, trwającymi remontami nawierzchni, dużymi wydarzeniami np. sportowymi, manifestacjami czy warunkami pogodowymi, w powiązaniu z indywidualnymi preferencjami podróżującego i przy porozumieniu z tysiącami innych pojazdów – wskaże najlepszą drogę, minimalizując ryzyko tworzenia się korków. Zdaniem analityków Boston Group Consulting już niebawem uda się dzięki temu zmniejszyć zagęszczenie ruchu o 40%, a liczbę wypadków nawet o 90%. Badacze z Manchester Business School testują już nawet aplikację pozwalającą na zarządzanie natężeniem ruchu.

Autonomiczne pojazdy są obiektem inwestycji największych koncernów zarówno motoryzacyjnych, jak i tych zajmujących się nowymi technologiami. W ubiegłym roku o bardzo aktywnych planach rozwojowych w tym kierunku poinformowały m.in. Ford i BMW, Intel natomiast w ubiegłym miesiącu za kwotę ponad 15 mld $ przejął izraelską firmę typu car-tech Mobileye, by konsekwentnie pracować na tytuł lidera technologii stosowanych w „samojeżdżących” autach. Firma przewiduje jednocześnie, że do 2020 roku będą one generowały 4000 GB danych każdego dnia, stąd administratorzy inteligentnych miast muszą liczyć się z kolejnym segmentem wymiernie wpływającym na coraz większą ilość cyfrowych informacji wymagających bezpiecznego przechowywania i przetwarzania.

Zużycie kontrolowane

Dużym potencjałem wykorzystania w inteligentnych miastach cieszą się również metody i narzędzia pozwalające na ograniczenie zapotrzebowania „rosnących” aglomeracji na energię elektryczną. Nie bez znaczenia są tutaj pogarszająca się jakość powietrza czy zjawisko smogu, nieobce także Polsce. Wszystko w związku z oparciem energetyki na przetwarzaniu węgla. Chiny – państwo regularnie łamiące niechlubne rekordy w zanieczyszczeniu powietrza i liczby jego ofiar – są jednym z najlepszych przykładów gospodarek energetycznych, które wymagają natychmiastowej interwencji. W Pekinie w styczniu i lutym bieżącego roku poziomy pyłów PM2,5 notowały aż 70% większe wartości niż w analogicznym okresie 2016 roku.

Najlepszym sposobem jest tutaj ograniczenie zapotrzebowania na energię poszczególnych elementów nowoczesnej infrastruktury miejskiej, a przez to redukcja zanieczyszczenia środowiska przez elektrownie węglowe. Największymi konsumentami energii są zwykle imponujące, aczkolwiek często mało wydajne energetycznie biurowce. Z pomocą przychodzi więc technologia i, ponownie, zbieranie oraz analizowanie danych. Przykład? Uznawany za najbardziej ekologiczny na świecie budynek Edge w Amsterdamie, wyposażony w 28 000 czujników śledzących aktualne zużycie energii przez każdy jej odbiornik, przepływ wody, temperaturę czy stopień wykorzystania dostępnych miejsc pracy.

Ten ostatni parametr służy najefektywniejszemu przydzielaniu biurek – dzięki temu wynajmujący tam powierzchnię oddział Deloitte potrzebuje tylko 1000 z nich dla 2500 swoich pracowników. Zużycie energii w Edge jest aż o 70% niższe w niż w przypadku analogicznego biurowca, który nie posiadałby inteligentnych rozwiązań, takich jak zmienne fazy pracy klimatyzacji czy oświetlenia, dobierane zgodnie z bieżącymi potrzebami.

Miliony gigabajtów dziennie

No to, że IQ dzisiejszych miast będzie regularnie wzrastać, wskazuje również prognoza Cisco, według której do 2020 roku każde milionowe miasto generować będzie 200 petabajtów (czyli 200 milionów gigabajtów) danych każdego dnia. Licząca ponad 1,7 mln mieszkańców Warszawa będzie zgodnie z tą analizą wytwarzać wówczas ok. 350 PB cyfrowych informacji dziennie. Skąd będą one pochodzić? Choćby z instytucji bezpieczeństwa publicznego, inteligentnych fabryk i budynków, szpitali, monitorowanych sieci energetycznych czy sensorów meteorologicznych.

Autor: Robert Mikołajski, Atman