© pixabay
Puikios programos „Horizontas 2020“ projekto AI4Cities naujienos!
Pagal projektą „AI4Cities“ šešiuose Europos miestuose atrinkti septyni dirbtiniu intelektu grindžiami prototipai, kuriais spartinamas anglies dioksido poveikio neutralumas. Keturiuose bandomuosiuose projektuose naudojamos dirbtiniu intelektu grindžiamos technologijos, kad miestų energetikos sritys taptų tvaresnės; jie bus bandomi Amsterdame, Kopenhagoje, Helsinkyje, Paryžiaus regione ir Stavangeryje. O kituose trijuose daugiausia dėmesio skiriama išmetamo CO2 kiekio mažinimui judumo srityje. Jie bus išbandyti penkiuose iš tų pačių miestų, o Kopenhagą pakeis tik Taline.
„AI4Cities Energy Lot“ atrinkti keturi sprendimai:
- Holoni, kurią sukūrė Alphaventuri (Norvegija) ir „Energynet“ (Danija) konsorciumas;
- Šuolis, kurį sukūrė Enerbrain (Italija);
- Bitės, kurias sukūrė Eenemano (Suomija), Unetiq (Vokietija) ir Metropolijos taikomųjų mokslų universitetas (Suomija), ir
- C- In.City, kurį sukūrė visos Prancūzijos Kayrros, La Javaness ir Nexqt konsorciumas.
„ AI4Cities“ judumo dalyje pasirinkti trys sprendimai:
- „Avenue “, kurią sukūrė „Nommon“ ir „Populus“ konsorciumas (abi iš Ispanijos);
- Priemonė MPAT, sukurta konsorciumo „ViaNova“ (Prancūzija) ir „Rebel Ticketing“ (Nyderlandai), ir
- Ix3, kurią sukūrė „MarshallAi“ ir „Dynniq“ konsorciumas (abu iš Suomijos).
„AI4Cities“ konsorciumams iš viso skyrė 1,45 milijono eurų bandomiesiems projektams.
Forumo Virium Helsinki projekto koordinatorė
Kaisa Sibelius yra labai patenkinta atrinktų bendrovių kokybe. „Ankstesniame projekto etape prototipui sukurti atrinkome 20 tiekėjų. Pasirinkti septynis geriausius prototipų bandymus nebuvo lengva. Visi sprendimai buvo labai įvairūs, novatoriški ir veiksmingi mažinant išmetamą CO2 kiekį. Pasirinktus sprendimus šiek tiek geriau seka tai, kad jie taip pat turi didelį atkartojamumo ir išplečiamumo potencialą. Jomis šalinamos spragos kai kuriose sparčiausiai augančiose rinkose Europoje ir už jos ribų. Tai mums buvo labai svarbu, nes norime, kad šie sprendimai būtų įgyvendinami ne tik mūsų projektų miestuose.“
Energijos sprendimai
Holoni daro poveikį dirbtiniam intelektui ne tik prognozuojant saulės energijos gamybą, bet ir prognozuoja, kiek saulės energijos perteklius gali susidaryti iš teigiamos energijos pastatų. Ji taip pat suteikia galių skaitmeniniams mainams naudojant IOTA – naujos kartos žaliąją, sparčią, nemokamą ir kintamo masto blokų grandinę, kuri šiuo metu yra kandidatė aprūpinti Europos viešąją išmaniųjų paslaugų infrastruktūrą.
„Energinet“ ORIGINAS, dabar vadinamas Energy Track & Trace, yra integruotas siekiant patikrinti energijos kilmę per valandą, numatant perėjimą prie išsamesnių kilmės sertifikatų „Enerbrain“
yra visa apimanti, debesija pagrįsta programinė ir (arba) aparatinė platforma, padedanti keistis duomenimis su nuosavybiniais daiktų interneto prietaisais ir palaikyti ryšį su kitais daiktų interneto prietaisais ir (arba) platformomis, išgauti žinias, susijusias su naudotojų sąveika ir dalyvavimu bei pastatų energinio naudingumo vertinimu. Be to, ji teikia specialias energijos valdymo paslaugas, kuriomis galima novatoriškai ir veiksmingai optimizuoti energijos vartojimo efektyvumą ir lankstumą komerciniuose, paslaugų ir gyvenamuosiuose pastatuose.
Energijos vartojimo efektyvumo didinimo (angl.
BEE) sprendimas apima kelias naujausias technologijas, skirtas sujungti pastatus su energijos tinklu ir jų aplinka bei optimizuoti jų bendrą poveikį išmetamiesiems teršalams. Statybos platforma – bendra sąsaja su įvairiomis pastatų valdymo sistemomis – užtikrina lengvą integraciją į kuo daugiau įvairių pastatų tipų. Di variklis naudoja naujausius giliojo mokymosi algoritmus, kad galėtų numatyti pastato naudojimą kitą dieną.
C-in.City suteikia miestams galimybę beveik realiuoju laiku stebėti išmetamą anglies dioksido kiekį. Ji suteikia piliečiams daugiau galių, nes jiems beveik tikruoju laiku teikiama skaidri informacija apie tai, kaip jie gali sumažinti savo išmetamųjų teršalų kiekį, o tai taip pat suteikia galimybę politikos formuotojams parengti veiksmingiausias ir veiksmingiausias politikos galimybes, pradedant elgsenos pokyčiais ir baigiant techninėmis investicijomis, kuriose piliečiai labiau pritartų. Galiausiai šis sprendimas taip pat suteikia galimybę vietos MVĮ nustatyti ir suklasifikuoti ekonomiškai efektyvias šiltnamio efektą sukeliančių dujų (ŠESD) švelninimo galimybes ir pasiūlyti lokalizuotas įžvalgas, kad būtų paskatintos klimato srities investicijos.
Judumo sprendimai
AVENUE yra novatoriškas sprendimas, kuriuo siekiama numatyti dalijimosi transporto priemonėmis paslaugų poveikį miesto transporto išmetamam ŠESD kiekiui. „Avenue“ gaunamus duomenis įtraukia į dirbtiniu intelektu grindžiamą analizės mechanizmą, kuris suteikia galimybę stebėti paklausą, ir, juo remdamasis, sukuria paklausos prognozavimo modelius ir išmetamo ŠESD kiekio modelius, kurie vėliau galėtų būti naudojami politikai optimizuoti. Remiantis šiais politikos pritaikymais, sukuriami nauji paklausos prognozavimo modeliai, leidžiantys miestų planuotojams gerai apžvelgti savo politikos veiksmų poveikį.
MPAT priemonė (Judumo politika „Auto Tuner“) yra paskata optimizuoti judumo mieste politikos teikiamas galimybes mažinti išmetamą CO2 kiekį, daugiausia dėmesio skiriant bendram mikromobilumui. Išmanant geografijas, kuriose dėl kelionės elektriniais varomais bendrais dviračiais, motoroleriais ar mopedais greičiausiai bus sumažintas išmetamųjų teršalų kiekis, šia priemone galima teikti rekomendacijas dėl sričių, kuriose būtų galima įgyvendinti naują politiką (pvz., dėl subsidijų važiavimui arba transporto priemonių parko viršutinių ribų panaikinimo). Tada šios politikos poveikį galima stebėti atsižvelgiant į išmetamo CO2 kiekio sumažėjimą.
Ix3 sprendimas veikia renkant informaciją iš eismo kamerų ir kitų eismo šaltinių ir tada integruojant ją į miesto šviesoforo sistemą. Naudojant giliuoju mokymusi grindžiamą dirbtinį intelektą ir vizualinį stebėjimą, sistema drastiškai sumažina reikalingų jutiklių kiekį ir padidina atitinkamų duomenų kiekį, todėl didėja eismo srautas ir sumažėja nereikalingų sustojimų bei laukimo atvejų. „MarshallAi“ ir „Dynniq“ užtikrina, kad jų sistemoje būtų nurodyta tik tai, kad objektas artėja prie tam tikros sankirtos, tačiau tam objektui nesuteikiama tapatybė.