エッジ AI はスマート シティの持続可能な開発にどのように貢献するのでしょうか?

今日、世界中の都市は空気の質、住みやすさ、交通の流れの改善を目指しています。しかし、解決策を開発するとなると、人々は試行錯誤して解決策を見つけ出そうとすることがよくあります。

「多くの町や都市は交通量や歩行者活動を数えるのに時代遅れの方法を使い、根拠のない情報に頼って計画や政策、投資の決定を行っている」とSSEエナジー・ソリューションズのスマートシティ・アンド・プレイス部門責任者、パトリック・ミッチェル氏は語った。

事実に基づくデータがなければ、政府の資金援助を受けたグリーンプロジェクトが期待通り、あるいは予測通りに機能しているかどうかを証明することは困難です。また、新しいトレイル、ランプ、パークアンドライドシステムが使用される場合、それらを管理する機関にはその有効性を測定する方法がほとんどありません。そのため、多くの地方自治体は、幼児期を過ぎて持続可能性の目標に向けて大きな一歩を踏み出すにはどうすればよいかという課題に直面しています。

しかし、新しい AI ベースの光学センサー システムがこれを変え始めています。交通や歩行者に関するデータを収集、分析し、環境センサーやその他の情報源からの情報を組み合わせることで、都市管理者は証拠に基づいた意思決定を行い、グリーン プロジェクトをサポートできます。新しいソリューションが導入されると、その結果を監視して、町の成長や変化に合わせて最適化や変化に関する情報を得ることができます。

スマートスペースはエネルギーコストを削減し、安全性を向上します

IoT センサー技術は複雑ですが、街灯柱に簡単に導入できます。たとえば英国では、SSE が 2010 年からこの取り組みを行っており、ハンプシャー州議会やサウサンプトン市議会などの地方自治体向けに遠隔操作可能な街灯を開発しています。 SSE ソリューションは現在、英国とアイルランドの 400,000 本以上の街灯柱に設置されています。

街灯柱にセンサーを取り付けることで、町の管理者は遠隔で街灯の点灯、消灯、調光を行うことができ、エネルギーコストの削減と二酸化炭素排出量の削減に貢献します。夜間に緊急事態が発生した場合、当局は到着した緊急対応者のために問題のあるエリアを「照らす」ことができます。

持続可能なスマートシティの構築

街路照明制御システムの導入に続いて、SSE Sentinel 光センサーが開発されました。コーンウォール、スラウ、ペンブルックシャーなど英国の他の場所の街灯柱に設置された光学センサーは、街路活動に関する詳細な情報を取得でき、より環境に優しい計画を策定するために必要なツールを町の管理者に提供します。

Sentinel は軽量の AI エッジ ゲートウェイ上で実行され、車両や歩行者の交通の詳細な画像を収集して処理します。選択されたデータは携帯電話ネットワーク経由で安全に SSE スマート シティおよびプレイス プラットフォームに送信され、そこで視覚化および分析されて計画や証拠の洞察に活用されます (図 1 )。

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図 1 - SSE Sentinel 光学センサーは、持続可能なスマート シティの設計に役立つ車両、歩行者の交通量、その他のデータを収集します。 （出典： SSE Energy Systems ）

「このデータにより、大型貨物車両、小型貨物車両、タクシー、バス、オートバイ、電動スクーターなどの分類が明らかになり、強調表示されます」とミッチェル氏は言う。「また、歩行者データも提供され、群衆の規模や移動経路に関する情報も含まれる可能性があります。」

データ集約型の画像をほぼリアルタイムで処理するために、このソリューションでは高性能の^Intel®プロセッサーを使用します。 ^Intel® Distribution of OpenVINO ^™ツールキットを通じて導入されたアルゴリズムは、顔の特徴や車のナンバープレートの番号などの個人情報を削除し、町が必要とする情報のみを送信することができます。さらに、センサーデータは、季節、時刻、天気、そして最も重要な空気の質などの情報と組み合わせることができます。

「地方自治体は、空気の質の低下と、特定の地域を通過する車両の数や種類との間に直接的な関係性を見出すかもしれません。逸話的な証拠を信頼できるデータに置き換えることは、地方自治体が政策変更を正当化するための非常に強力なツールとなります」とミッチェル氏は説明します。

たとえば、多くの都市計画者は、交通騒音や排気ガスが歩行者や買い物客の妨げになる可能性がある町の主要な商業地区の再活性化に重点を置いています。空気の質、車両の交通、歩行者の軌跡に関連するデータを収集して分析することで、変化をサポートできます。都市の管理者は、交通ルートを変更したり、制限速度を下げたり、自転車や歩行者用の緑道を設けたり、パークアンドライドシステムを導入したりすることを決定するかもしれません。 「燃料を大量に消費する自家用車から人々を降ろし、公共交通機関を利用するように促すことは地方自治体の重要な目標だ」とミッチェル氏は語った。

都市は公共事業を計画することで混乱を軽減することもできます。 「道路の閉鎖や修理がビジネスに直接影響を与えるという証拠を示すことができれば、『この措置は適切なタイミングで行われたのか、あるいは別のやり方があったのか』と問うことができる」とミッチェル氏は語った。

ソリューションが導入されると、管理者は交通、空気の質、歩行者の活動を監視して、その効果を確認できます。肯定的な結果は国民の信頼を高め、より持続可能なプロジェクトへの道を開くことができます。

AIと都市計画

ミッチェル氏は、環境問題や持続可能性の問題が拡大するにつれて、都市やコミュニティはスマートスペースの利用を拡大する可能性が高いと考えています。たとえば、排水システムのセンサーはパイプの詰まりを検出し、メンテナンス担当者に通知することができます。このデータを洪水や気象条件に関する過去の情報と組み合わせることで、市当局は今後の嵐の影響を予測し、洪水被害の影響を最小限に抑えるために修復の優先順位を決めることができます。

予測分析とスマートテクノロジーは、当局がスマートで持続可能な取り組みをより効果的に展開するのにも役立ちます。

「今後数年間で、電気自動車が従来のガソリンやディーゼルの交通手段に取って代わるでしょう。計画者は、電気自動車の充電センターをどこに設置するか、また、電力供給インフラを強化すべきかを把握する必要があります。現在、すべての場所に適切なインフラが整っているわけではないからです」とミッチェル氏は述べた。

都市がエネルギー使用をより綿密に精査するにつれて、炭素取引システムのバックボーンとして AI 分析を使用することを決定する可能性があります。 「データと分析は重要になります」とミッチェル氏は言う。「ソフトウェア プラットフォームが将来のインフラストラクチャの管理と計画に重要なサポートを提供すると考えています。」