Kuinka käyttää reaaliaikaista tekoälyanalyysiä tulevaisuuden kaupunkien kehittämiseen

Ympärillämme olevat kaupungit kehittyvät nopeasti, ja yhä useammat ihmiset muuttavat kaupunkialueille. Maailmanlaajuisesti yli puolet väestöstä asuu jo kaupungeissa. Suomessa kaupungistumisaste oli 85,6 % vuonna 2021, ja trendi on jatkuvaa; YK:n talous- ja sosiaaliministeriön tutkimuksen mukaan vuoteen 2050 mennessä 90 prosenttia Suomen väestöstä asuu kaupungeissa.

Nämä muutokset edellyttävät kaupunkien optimointia kehitysvaiheessa. Tarkastelemme monimutkaista ongelmaa, joka ei koske vain liikennesuunnittelua ja infrastruktuurin kehittämistä, vaan myös kaupunkiliikennettä ja kiinteistöjä. Kaikki riippuu älykkäästä kaupunkisuunnittelusta.

Älykäs kaupunkisuunnittelu on konsepti käyttää edistyksellistä teknologiaa ohjaamaan päätöksentekoprosesseja IoT-laitteiden, esimerkiksi dataa keräävien ja luovien sensorien tai tekoälymallien avulla. Tyypillisiä käyttökohteita ovat liikenteenvalvonta ja sääanturit. Pieniä IoT-antureita on jo käytetty laajalti, mutta tekoäly (AI) tasoittaa tietä reaaliaikaiselle analytiikalle tehokkuuden välineenä.

3 tapaa, joilla tekoäly voi parantaa rakentamista ja kaupunkisuunnittelua

Tekoälymalleja nähdään eniten käytössä liikenneanalytiikassa objektilaskennan ja -tunnistuksen kanssa. Objektien laskennalla voidaan kuitenkin tehdä muutakin kuin vain liikennevirtojen analysointia. Tekoälykäyttöisen analytiikkakameran käyttö älykkäiden kaupunkien kehittämisessä tarjoaa monia etuja eri toimijoille rakentamisesta kiinteistöihin.

1. Kaupunkiliikenne

Kaupunkiliikenteessä on kyse sen ymmärtämisestä, missä ihmiset liikkuvat ja viettävät aikaansa, jotta näitä oivalluksia voidaan käyttää kaupunkisuunnittelussa. Tekoälymallien käyttäminen ihmisvirta-analyyseissä antaa hyviä käsityksiä ihmisten malleista ja käyttäytymisestä, ihmisten ja ajoneuvojen määristä tietyissä paikoissa, jolloin rakentamisen ja kiinteistöalan sidosryhmät voivat käyttää näitä analyysejä suunnittelunsa optimointiin.

2. Riskien vähentäminen ja tuottavuuden optimointi

Riskien vähentäminen on haaste, johon voidaan vastata myös reaaliaikaisella tekoälyseurannalla, älykkäillä ratkaisuilla teollisuusalueilla, esimerkiksi tunnistamalla olemassa olevien määräysten noudattamista. Tekoälymalleja voidaan käyttää henkilökohtaisten suojavarusteiden (PPE), kuten kypärän, näkyvyysliivien ja suojalasien oikean käytön tunnistamiseen. Työmaalla tapahtuvan riskinhallintavalvonnan avulla projektitiimi voi keskittää resurssinsa suurempiin riskitekijöihin.

Tuottavuus käynnissä olevien rakennusprosessien aikana voi myös hyötyä tekoälyvalvonnasta optimoimalla lattian kiertoajat ja seuraamalla valmistumisastetta. Lisäksi kohteen havaitseminen ja valmiustilan valvonta voivat tarjota arvokasta tietoa ajoneuvojen käytöstä paikan päällä.

3. Liikennetekniikka

Liikennesuunnittelun tavoitteena on ihmisten ja tavaroiden turvallinen ja tehokas liikkuminen teillä. Liikennevirtojen tekoälyvalvonnan ja esineiden tunnistamisen avulla rakennettava infrastruktuuri voidaan optimoida reaaliaikaisella analyyttisellä alueen nykyisestä liikenne- ja ihmisvirroista.

 

Kirjoittajasta

Julia Peltonen on Elisan 5G-liiketoiminnan kehityspäällikkö, joka keskittyy syvällisesti teknologiaratkaisuihin, tekoälyyn ja innovaatioihin.