인공 지능은 도시 인프라 계획에 대해 더 스마트하게 도울 것입니다

인공 지능은 도시 인프라 계획에 대해 더 스마트하게 도울 것입니다

인공 지능 터미네이터 영화 시리즈에서 악의적 인 스카이 넷 시스템의 이미지를 연상시킬 수있는로드 된 용어이지만, 현실은 그렇게 불길한하지 않습니다. 또한  텍사스 테드 크루즈 상원 의원은 미국 의회의 첫번째 인공지능 청문회에서 "인공 지능의 새벽」라고 이미 미국에서 작동하고 전체 시스템의 효율성과 생산성이 향상 있다고 주장했습니다지도, 그는 맞았다. "인공 지능은 이미 우리의 일상 생활에 침투하고 있습니다」라고, 우주, 과학 경쟁력에 관한 상원 소위원회의 위원장 인 크루즈는 말했다. 마이크로 소프트, 카네기 멜론 대학, 나사 등의 대표를 포함 공청회에서는 기계 학습이 나라의 노동 시장, 국가 안보, 운송에 미치는 잠재적 인 영향에 초점을 맞추고있었습니다. 인공 지능에 의한 성장의 가장 큰 영역 중 하나는 스마트 도시 계획과 스마트 인프라입니다. 그리고 더 작은 도시는 인공지능가이 지역에 얼마나 적합한 지 결정할 때의 열쇠를 쥐고 있을지도 모릅니다. 일부 연구에 따르면, 근처의 주차장은 약 50 % 밖에 포장되지 않았음에도 불구하고, 이용 가능한 주차장의 부족 (많은 도시의 중심에있는 것처럼) 일반적인 불만 였다 캘리포니아 주 레드 우드 시티를 다룹니다. 이 문제를 해결하기 위해시는 비목 테크놀로지와 제휴하여 파일럿 프로젝트를 실시했습니다. 이 프로젝트는 2 개의 차고에 차량 센서를 장착했을뿐 아니라 가능한 장소의 수와 위치를 정확하게 표시 할뿐만 아니라 교통 흐름의 패턴을 측정하여 제공에 도움을줍니다. 차고가 가장 붐비는 시간을 이해하기위한 정보. 이러한 유형의 프로젝트는 국내의 샌프란시스코 나 보스턴에 국한되지 않습니다. 실제로 작은 도시에서 사업을 전개함으로써 "다양한 기술의 파일럿을 실행하기 위해 수행해야하는 정부의 층이 줄어들고 유연성이 높아집니다"라고 레드우드 시티의 주차 및 교통 수요 매니저 인 크리스챤 해먹은 말했다. 센서를 실제 개체에 연결하는 것은 참신한 아이디어가 없습니다. 사물의 인터넷 (IoT)의 가능성은 몇 번이나지지를 받고 왔습니다. 그러나 오늘날 데이터의 산을 제공하는 것만으로는 충분하지 않습니다. "IoT는 모든 연결 및 데이터 캡처에 대한 것"이라고 비목의 씨이오인 타릭 해밀턴은 청문회에서 말했다. "기계 학습 / 딥 학습과 인공 지능을 사용하여 데이터에서 가치를 이끌어 낼 수 있습니다." 데이터 분석은 IoT와 밀접하게 관련이 있지만, 고급 인공지능를 방정식에 추가하여 사용 가능한 리소스를 극대화하기위한 권장을 할 수 있습니다. 그리고 이미 이용 가능한 것을 이용하는 것은 레드 우드 시티와 같은 더 작은 토후국의 원동력이됩니다. 이것은 Redwood City의 첫 단계에 불과하며 혁신에 익숙해 져 있습니다. 또한 자율 배송 로봇을 테스트하기 위해 스타십 테크놀로지의 파일럿을 승인했을뿐입니다. "현재의 시스템을보다 동적 경로 탐색 시스템으로 확장하는 것을 고려하고있다"고 해먹 씨는 말하고 주차 데이터를 스마트 조명 시스템과 연결하고 미래의 파열을 감지 할 수도 미터를 연결할 수 그리고, 레드 우드 시티는보다 포괄적 인 접근 방식을 취하고 있습니다. 스마트 시티 계획. "이런 종류의 기술의 채용은 도시 인프라의 미래입니다." 자동 운전 자동차가 기능하는 미래를 건설에는 인공지능가 인프라 및 도시 계획에 관한 데이터 중심의 의사 결정에 도움이되는 것이 중요합니다. "코네쿠텟도카을 구축하기 위해서는 매우 똑똑한 인프라를 구축하는 것이 매우 중요합니다."