人工知能技術はスマートシティの未来となるのでしょうか?

人工知能技術はスマートシティの未来となるのでしょうか?

人工知能技術の急速な発展は、私たちの日常生活のあらゆる側面に変革的な影響を及ぼしています。 最も注目すべきは、この技術がスマートシティの開発に役立つことです。 マッキンゼー・グローバル・インスティテュートによる最近のレポートによると、スマートシティ技術の導入により、安全性、雇用機会、生活費、健康など、生活の質が 10% ~ 30% 大幅に向上する可能性があるとのことです。

都市が前例のないペースで成長を続ける中、スマート シティの概念は、都市環境が直面する多くの課題に対する有望な解決策として浮上しています。 スマート シティは、テクノロジーとデータを活用して、効率性、持続可能性、そして住民の生活の質を全体的に向上させます。 この発展を推進する変革技術の中でも、人工知能はスマートシティの潜在能力を最大限に引き出すことができる強力なツールとして際立っています。

AI 主導のテクノロジーは、大量のデータを処理および分析し、インテリジェントな意思決定を行い、幅広いタスクを自動化する比類のない機能を提供します。

AI をスマート シティ構造に統合すると、都市の運営効率が向上し、新たな課題に迅速に対応し、持続可能な都市環境を構築できるようになります。

スマートグリッド

GlobeNewswireによると、中東のスマートグリッド市場は予測期間中に年平均成長率(CAGR)10.6%で成長し、2020年の25億5,000万ドルから2027年には53億9,000万ドルに拡大すると予想されています。 スマートシティの特徴は、IoT デバイスやセンサーを通じて収集されたデータの分析と活用です。 このデータは、エネルギー節約目標を達成するために、インフラストラクチャ、公共施設、サービスを強化するために使用できます。

IoT テクノロジーを活用することで、新世代の低炭素マイクログリッドは人口密集都市の設計に革命をもたらし、ユーティリティ システムを最適化してエネルギー効率を高めています。一方、組織は IoT を通じてマイクログリッドを展開することで、コスト効率の高いソリューションを実装しています。 スマート グリッドにより、予測メンテナンスとより小規模なグリッド ユニットの作成が可能になり、組織はエネルギー供給を最適化するための制御を強化できます。 さらに、マイクログリッドはピーク使用料金を回避することでコストを最小限に抑えることができ、それによって公共サービスへの依存を減らすことができます。 その結果、スマートグリッドは世界規模で電力供給に革命を起こす可能性を秘めています。

ドローン

ドローンには、安全性、エネルギー効率、都市計画の面でスマートシティの開発に役立つさまざまな機能があります。 カメラとセンサーを搭載したドローンは、スマートシティの監視とセキュリティを強化できます。 公共スペースを監視し、潜在的なセキュリティ上の脅威を特定し、法執行機関にリアルタイムの状況認識を提供することができます。 ドローンはイベントや緊急事態での群衆監視にも使用でき、当局が効果的に対応し、公共の安全を維持するのに役立ちます。

さらに、高解像度のカメラとセンサーを搭載したドローンは、送電線、風力タービン、太陽光パネルなどのエネルギーインフラを効果的に検査できます。 損傷した機器、不良な接続、メンテナンスが必要な領域などの潜在的な問題を迅速に特定できます。 これらの問題を迅速に特定して解決することで、エネルギー効率を向上させ、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。

さらに、ドローンは空中画像を撮影し、データを収集して、都市計画や設計プロセスを支援することもできます。 また、高解像度の地図、3D モデル、都市の地形データも提供できるため、正確な土地調査、インフラ計画、交通管理が容易になります。 このデータは、都市計画者が土地利用を最適化し、交通ネットワークを改善し、効率的な公共スペースを設計するのに役立ちます。

デジタルツイン

Business Wire の 2022 年世界市場の軌跡と分析レポートによると、世界のデジタルツイン市場は 2026 年までに 355 億ドルに達し、予測期間中に 36.9% 成長すると予想されています。 デジタルツイン技術により、都市計画者はセンサーから取得したリアルタイムデータを使用して、プロジェクトや開発を実際に実施する前にシミュレーションして評価することができます。

このテクノロジーは、センサー入力を受け取ることでパフォーマンスを評価し、潜在的な問題を特定するための貴重なツールです。 センサーは物理的な製品からデータを収集し、オブジェクトをリアルタイムでシミュレートして、パフォーマンスと潜在的な問題に関する貴重な洞察を提供します。

最も重要なのは、デジタル ツインは道路、建物、公共スペースを含む都市の仮想モデルを提供し、都市計画者が交通システムを設計し、汚染レベルやその他の潜在的な問題について住民に知らせるのに役立つことです。

世界中の都市は、温室効果ガス排出への大きな貢献を認識し、スマートシティ技術を積極的に導入しています。

技術の進歩によってもたらされる課題にもかかわらず、都市はよりスマートで安全、かつ効率的なコミュニティを構築するために、スマート シティ技術の実装を継続的に検討する必要があります。

<<: 

>>:  Metaは、Llama 2を上回り、GPT-4に匹敵するパフォーマンスを備えた新しいオープンソースの大規模モデルを構築しています。

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

AI と機械学習はデータセンター運用にどのような変化をもたらすのでしょうか?

今日のデータセンターは、ほぼ克服不可能と思われる課題に直面しています。データ センターの運用はかつて...

...

...

ロボットと一緒に働くのはどんな感じでしょうか?

[[206343]]アメリカの企業では、多数のロボットを使って働くことが当たり前になっている。ここ...

人工知能はドローンの将来にどのような影響を与えるのでしょうか?

人工知能の破壊的な可能性を解き放ち、それがドローンの未来をどのように変えるのかを探ります。常に進化を...

AIを拡張するための3つの成功要因

AIからより多くの利益を得るには、管理者はテクノロジーの使用方法を変える必要があります。 [[333...

...

2018 年の人工知能の 8 つの主要トレンド!

[[251877]]計算の観点から見ると、ビッグデータ分析のトレンドは流れ星のように消えることはあ...

Facebookは再生可能エネルギー貯蔵を改善するために人工知能を活用する

Facebookとカーネギーメロン大学は、AIを使って新たな「電気触媒」を見つけようとしていると発表...

...

今年上半期の世界的なベンチャーキャピタル投資はほぼ半減し、AIスタートアップには400億ドル以上が流入した。

調査会社ピッチブックが7月6日に発表したデータによると、世界のベンチャーキャピタルファンドは2023...

技術革命は初期の成果を達成した:AIはサプライチェーン管理の分野で2つの地位を獲得した

データ共有は依然として課題ですが、多くの組織はすでに AI の力をサプライ チェーン管理の 2 つの...

新型コロナウイルスワクチンの製造はAIに頼っているのか?ジョンソン・エンド・ジョンソンとPwCがAIをどのように活用しているかを学ぶ

現在までに、多くの企業は AI 実験による大きな影響を感じていません。この点について、一部の専門家は...

協働ロボットはインダストリー4.0戦略の成功の核心です

インダストリー4.0戦略における自動化とロボットのシームレスな統合に対する関心が高まっています。しか...

...