Как используется Big Data в больших городах

Мы каждый день упрощаем свою жизнь с помощью технологий, но как они помогают изменить пространство вокруг нас? Специально для проекта ЗАВТРА Александр Богданов из AT Consulting рассказал, как технология Big Data делает города комфортнее. Идеальные дороги, низкая преступность, свободные парковочные места и многое другое — все стало возможно благодаря ей.

Александр Богданов Архитектор Big Data из AT Consulting

В современном мире технологии проникают во все сферы жизни. Не является исключением и городская среда. Мегаполисы движутся в направлении построения умной городской инфраструктуры — концепции Smart City. Все технологии, используемые в Smart City, созданы для повышения уровня жизни людей, улучшения экономической ситуации и в целом повышения престижа города.

Построение умного города подразумевает повсеместную компьютеризацию оборудования. Фонарные столбы, водопроводные трубы, мусорные баки объединяются в единую сеть и получают свой идентификатор — индивидуальный номер. Он помогает в любой момент в реальном времени наблюдать за состоянием прибора и получать необходимую информацию. Например, так можно узнать об израсходованном ресурсе прибора и необходимости его скорой замены.

Создание Smart City влечет за собой использование огромного количества данных, которые нужно анализировать. Данные поступают из социальных сетей, камер видеонаблюдения, датчиков и т. д. Обработав их, можно выявить интересные тенденции или закономерности, которые при обычных условиях было бы невозможно разглядеть. Технология больших данных помогают структурировать огромный объем и разнообразный состав информации, которая часто обновляется и хранится в разных источниках. Big Data предполагает обработку именно большого объема информации, который затруднительно анализировать традиционными способами.

Показательно, что ведущие города мира уже активно применяют Big Data в городской инфраструктуре. Управление огромными массивами информации для прогнозирования дорожных пробок, анализ информации с сети видеокамер, в режиме реального времени показывающих ситуацию на улицах — все это возможно благодаря использованию больших данных. За счет анализа в режиме реального времени механизм большого города будет работать как по часам — никаких пробок, мусора, в разы снизится преступность и т. д. Постараемся сделать прогноз, как и в каких сферах повседневной жизни технологии больших данных смогут преобразить город, скажем, лет через 10-15 и заодно рассмотрим яркие примеры применения Big Data в настоящем.

Дороги

Дороги стали идеальными. Ни одной неровности, уменьшилось число аварий и повреждений автомобилей. Специальное приложение определяет недостатки дорожного полотна с помощью акселерометра на телефонах жителей и отправляет полученные результаты на сервер коммунальных служб.

Такая система определения неровностей дорожного полотна реализована в Бостоне. Для решения проблемы с неровностями и сильно вдавленными в асфальт канализационными люками компания The New Urban Mechanics разработала приложение, определяющее недостатки дорожного полотна. Система позволяет исправлять неровности на дорогах на ранних стадиях, в результате город экономит большие бюджеты. Например, в 2010 году администрация устранила более 7 000 неровностей.

Безопасность

В городе будущего на каждом перекрестке стоят камеры наблюдения, которые фиксируют конфликтные ситуации — возникновение ЧС, любую нетипичную для данного места активность. На основе статистики камер полиция принимает решение о направлении сотрудника. Также по статистическим данным составляются тепловые карты криминальной активности и вероятности возникновения пожаров. За этими районами города сотрудники полиции ведут особенно тщательное наблюдение.

Трудно оценить насколько была бы опасной жизнь без повсеместно установленной системы видеонаблюдения CCTV и собираемых с видеокамер записей, а также без превентивного появления сотрудников полиции в потенциально опасных местах в Чикаго. Впервые в Чикаго установили 30 POD камер (Police Observation Device) 13 лет назад, а сегодня их более 1 200.

В Лондоне на основании данных более 4 млн видеокамер составили историю криминальных происшествий и их географического положения и определили вероятность совершения преступления в различных районах города. Туда и отправляются сотрудники полиции для предотвращения возможного преступления. Практика показывает, что даже присутствия простого офицера полиции достаточно, чтобы предотвратить кражу или убийство. Стоимость столичной системы видеонаблюдения составила около 400 млн бюджетных фунтов стерлингов.

Город без пробок

Светофоры работают согласно загрузке соответствующих дорог, которая определяется в реальном времени. Больше никаких жестко заданных последовательностей включения сигналов. Автомобилисты используют приложение для навигации, которое автоматически синхронизируется с единой базой автодорог и находит оптимальный путь для водителя, с учетом маршрутов других автомобилистов, пользующихся этой базой. Таким образом, никогда не возникнет ситуации, что большинство людей поедут по одной и той же дороге, если есть выбор из нескольких равномерно загруженных дорог. Водитель никогда не увидит красный сигнал светофора.

Например, в Лос-Анджелесе синхронизировали все светофоры города в единую саморегулирующуюся систему. Все светофоры оснащены датчиками и камерами, позволяющими анализировать ситуацию на дорогах. Если дороги не загружены, то система автоматически переключает сигнал светофора на зеленый. Таким образом, в Лос-Анджелесе удалось повысить среднюю скорость движения на 16% и сократить время ожидания в пробках на 12%. На строительство единой системы ушло около 30 лет, а реализация потребовала $400 млн.

Свободные парковочные места

Приложения будут находить их автоматически, исходя из загруженности выбранного места назначения. Специальный датчик, установленный на парковочных местах, определяет наличие автомобиля на этом месте и сигнализирует о загруженности парковки, оптимизируя распределение автомобилей по парковке. Такие системы позволят любому желающему перед поездкой узнать, есть ли свободные парковочные места в нужном районе и забронировать его. В среднем стоимость таких систем составляет €250 за одно парковочное место. Система парковок уже используется во многих городах мира — Сан-Франциско, Москве и т. д.

Удобные маршруты общественного транспорта

Маршруты подбираются динамически, исходя из загруженности улиц и точки назначения человека. Человек вводит точку прибытия в приложение на мобильном телефоне, оно синхронизируется с единой базой данных о маршрутах всех автомобилистов в текущий момент, предлагает оптимальный путь следования маршрутного транспорта и показывает ближайший к человеку автобус.

В Сеуле давно используются электронные табло, показывающее прибытие городского транспорта. В автобусах установлены модемы для интернета, а так же GPS-приемники, в результате чего жители видят, где на данный момент находится транспорт, доступна информация о ДТП. Каждый год Южная Корея инвестирует в такие решения $230 млн. Такая же система работает и в Москве на многих остановках наземного городского транспорта.

Система проката велосипедов и автомобилей

Любой подходящий по требованиям к водителю человек сможет взять напрокат транспортное средство в ближайшем центре проката и вернуть его в точке на другом конце города.

Например, в Париже действует система совместного использования велосипедов. Она была реализована во Франции еще в 2005 году с целью предоставить туристам и местным жителям дешёвый велопрокат. В результате улучшилась транспортная и экологическая обстановка в городе. Мэрия Парижа разработала сайт, который показывает карту станций с информацией о наличии велосипедов и свободных мест. Таким образом, каждый может выбрать удобный для него пункт проката и не создавать очередь. Система получила огромную популярность, многие страны реализовали ее после успешного примера Франции. В ЕС затраты на реализацию в среднем обходились в €2,5-3 тыс. на велосипед. Всего в мире существует уже более 200 подобных городских решений. В Москве городской велопрокат действует с 2013 года. Со столицы взяли пример и другие крупные города России — Казань, Санкт-Петербург, Сочи. Стоимость одного велосипеда составляет примерно 1 000 долларов. Сейчас действует около 300 станций велопроката. За 2015 год москвичи совершили около 900 тысяч поездок на арендованных велосипедах.

Оптимизация транспортной сети города

Правительство Москвы инициировало проект по улучшению городской транспортной системы. Специалисты исследовали пассажиропоток как на поверхности города, так и в метро на основании данных сотовых операторов, построили графы перемещений жителей города. Big Data помогла сегментировать население по различным признакам: тип используемого транспорта, пол, возраст и т. д. В результате вышел план по улучшению транспортной инфраструктуры города. На решение транспортных проблем в Москве только в 2011-2012 годах правительство потратило более 200 млрд бюджетных средств.

Освещение улиц

В ночное время суток уличные фонари горят, когда срабатывает датчик движения в заданном радиусе вокруг них. Экономится огромное количество как электроэнергии, так и ресурсов осветительных элементов.

Экология

Все мусорные ведра и контейнеры в городе снабжены датчиком, показывающим уровень их заполненности. Мусоровоз вывозит мусор не по расписанию ежедневно, а по необходимости. Все транспортные средства снабжены датчиками загрязнения воздуха, позволяющими в реальном времени определять потенциально проблемные места города.

В мире уже ведется апробация проекта c мусорными контейнерами. Например, в Нью-Йорке, Женеве, Дублине установлены BigBelly Solar — высокотехнологичные урны, самостоятельно прессующие мусор и упаковывающие его. Ориентировочная стоимость одной урны — $4 000. Благодаря использованию урн, в Филадельфии удалось сократить количество мусоросборочных рейсов с 17 до 2.

Например, в Чикаго планировали внедрить датчики измерения температуры, влажности, уровня загрязнённости воздуха, тепла, параметров ветра. Приблизительная стоимость одного такого датчика — $1 000. Установка обойдется в $215-425. Датчики будут использоваться для изучения окружающей среды в городе и для своевременного решения возникающих проблем.

Как мы видим, уже многие мегаполисы активно применяют технологии больших данных для реализации крупных проектов в городской среде. В будущем вся модернизация городской инфраструктуры будет проходить с помощью больших данных, которые помогут учесть все экономические, культурные и социальные потребности горожан и эффективно использовать ресурсы.

Источник: downtown.ru

Комментарии: