© pixabay
Izvrsne vijesti iz projekta AI4Cities u okviru programa Obzor 2020.!
Projekt AI4Cities odabrao je sedam prototipova temeljenih na umjetnoj inteligenciji kojima se ubrzava ugljična neutralnost i koji će se testirati u šest europskih gradova. Četiri pilot-projekta upotrebljavaju tehnologije koje se temelje na umjetnoj inteligenciji kako bi energetska područja gradova postala održivija te će biti pilot-projekti u Amsterdamu, Kopenhagenu, Helsinkiju, regiji Pariz i Stavangeru. Dok su preostale tri usmjerene na smanjenje emisija CO2 u području mobilnosti. Oni će se testirati u pet istih gradova, a Kopenhagen će zamijeniti samo Tallinn.
U okviru projekta AI4Cities Energy Lot odabrana su sljedeća četiri rješenja:
- Holoni, koji je razvio konzorcij Alphaventuri (Norveška) i Energynet (Danska);
- Spike, koji je razvio Enerbrain (Italija);
- Pčela, koju je razvio konzorcij Eenemana (Finska), Unetiqa (Njemačka) i Sveučilišta primijenjenih znanosti u Metropoliji (Finska) i
- C- In.City, koji je razvio paneuropski konzorcij Kayrros, La Javaness i Nexqt.
U grupi AI4Cities Mobility Lot tri odabrana rješenja su:
- Avenue, koji je razvio konzorcij Nommon i Populus (oboje iz Španjolske);
- Alat MPAT, koji je razvio konzorcij ViaNova (Francuska) i Rebel Ticketing (Nizozemska), i
- Ix3, koji je razvio konzorcij MarshallAi i Dynniq (oboje iz Finske).
AI4Cities je rezervirao ukupno 1,45 milijuna eura za konzorcije za njihove pilote.
Kaisa Sibelius, koordinatorica projekta na Forumu Virium Helsinki, vrlo je zadovoljna kvalitetom odabranih poduzeća. „U prethodnoj fazi projekta odabrali smo 20 dobavljača za izradu prototipa. Odabir sedam najboljih kandidata za testiranje prototipova nije jednostavan zadatak. Sva su rješenja bila vrlo raznolika, inovativna i učinkovita u smanjenju emisija CO2. Ono što odabrana rješenja čini nešto boljima jest činjenica da ona također imaju velik potencijal za mogućnost replikacije i prilagodljivosti. Njima se rješavaju nedostaci na nekim od najbrže rastućih tržišta u Europi i izvan nje. To nam je bilo vrlo važno jer želimo da se ta rješenja provedu izvan naših projektnih gradova.”
Energetska rješenja
Holoni iskorištavaju umjetnu inteligenciju izvan predviđanja proizvodnje solarne energije i predviđaju količinu sunčevog viška koji se može proizvesti iz zgrada s pozitivnom energijom. Omogućuje i digitalnu razmjenu upotrebom IOTA-e, sljedeće generacije zelenih, brzih, besplatnih i prilagodljivih lanaca blokova, koji je trenutačno kandidat za opremanje europske javne infrastrukture pametnih usluga.
Energinet’s ORIGIN, koji se sada naziva Energy Track & Trace, integriran je kako bi se provjerilo podrijetlo energije, sat po satu, predviđajući pomak prema detaljnijim certifikatima o podrijetlu Enerbrain’s spike
je softver/hardverska platforma „sve u jednom” koji se temelji na računalstvu u oblaku i koja podržava razmjenu podataka sa zaštićenim uređajima s pomoću interneta stvari i komunikaciju s drugim uređajima/platformama interneta stvari, ekstrakciju znanja za interakciju korisnika s obzirom na stanje i angažman te izradu procjene učinkovitosti. Osim toga, njime se pružaju namjenske usluge upravljanja energijom kojima se može inovativno i učinkovito optimizirati energetska učinkovitost i fleksibilnost u komercijalnim, uslužnim i stambenim zgradama.
Rješenje za energetsku učinkovitost zgrada (BEE) kombinira nekoliko najnovijih tehnologija za povezivanje zgrada s energetskom mrežom i njihovim okolišem te za optimizaciju njihova ukupnog učinka na emisije. Iskorištavanjem platforme za trgovinu – zajedničkog sučelja u različitim sustavima upravljanja zgradama – osigurava se jednostavna integracija u što više različitih vrsta zgrada. U motoru umjetne inteligencije upotrebljavaju se najnoviji algoritmi za dubinsko učenje kako bi se predvidjela upotreba zgrade za sljedeći dan.
C-in.City gradovima pruža praćenje emisija ugljika u gotovo stvarnom vremenu. Njime se građane osnažuje tako što im se u gotovo stvarnom vremenu pružaju transparentne informacije o tome kako mogu smanjiti svoje emisije, što ujedno omogućuje kreatorima politika da osmisle najučinkovitije i najpraktičnije opcije politike, od promjena u ponašanju do tehničkih ulaganja, uz veće sudjelovanje građana. Naposljetku, rješenjem se lokalnim MSP-ovima omogućuje i utvrđivanje i rangiranje troškovno učinkovitih mogućnosti ublažavanja emisija stakleničkih plinova te pružanje lokaliziranih uvida za poticanje ulaganja u području klime.
Rješenja za mobilnost
AVENUE inovativno je rješenje kojim se nastoji predvidjeti učinak usluga zajedničke mobilnosti na emisije stakleničkih plinova u gradskom prometu. Avenue podatke koje primi stavlja u analitički motor temeljen na umjetnoj inteligenciji koji omogućuje praćenje potražnje i na temelju njega stvara modele predviđanja potražnje i modele emisija stakleničkih plinova, koji bi se zatim mogli upotrijebiti za optimizaciju politika. Na temelju tih prilagodbi politika izrađuju se novi modeli predviđanja potražnje, čime se urbanistima omogućuje dobar pregled učinka njihovih mjera politike.
Alat MPAT (Politika mobilnosti Auto Tuner) motor je za optimizaciju potencijala gradskih politika mobilnosti za smanjenje emisija CO2, s naglaskom na zajedničkoj mikromobilnosti. Razumijevanjem geografskih područja u kojima će vožnja na zajedničkom biciklu, skuteru ili mopedu na električni pogon najvjerojatnije dovesti do uštede emisija, alat može dati preporuke područjima za provedbu novih politika (npr. subvencije za vožnju ili uklanjanje gornjih granica voznog parka). Učinak tih politika može se pratiti s posebnim naglaskom na uštede emisija CO2.
Rješenje Ix3 funkcionira uzimanjem informacija s prometnih kamera i drugih prometnih izvora te njihovim integriranjem u gradski sustav semafora. S pomoću umjetne inteligencije koja se temelji na dubokom učenju i vizualnog detekcije sustav drastično smanjuje količinu potrebnih senzora i povećava količinu relevantnih podataka, što dovodi do povećanja protoka prometa i smanjenja nepotrebnih zaustavljanja i čekanja. MarshallAi i Dynniq osiguravaju da njihov sustav samo prepoznaje da se objekt približava određenom sjecištu, a da tom predmetu ne daje identitet.