Google Translate

  • Türkçe
  • English
  • العربية
  • Pусский
  • Spanish
  • France
  • Germany

Kendi içinde bir kavram olan akıllı şehirler, sadece bilinen ve yeni teknolojiler ile uygulanan dijital şehirlerden daha fazlasıdır. Bir şeyin akıllı oluşu ile ilgili konuştuğumuzda, teknolojiler arasında bağlantı kurma kapasitesi, veriler arası ilişkiyi oluşturma ve değer getirme yeteneğinden bahsediyoruz. - akıllı şehirler söz konusu olduğunda bu şehirler vatandaşlar ve hükümetlerin bakış açısına değer katıyor.

Akıllı şehirler, akıllı evlerle başlar. Akıllı evler vatandaşlar tarafından temel hizmetlerin tüketilmesi hakkındaki verilere dayanarak (yani su, gaz, elektrik, kanalizasyon, internet geniş bant vb.) oluşturulur, Hükümetler ve servis sağlayıcılar, şehir ve vatandaşlar için uygun hizmet dengesi yükünü sağlayarak analiz edebilir, karar verebilir ve önlem alabilir. Akıllı evler ve akıllı şehirler hakkında konuştuğumuzda, hareketlilikten sonra ilk akla gelen şey nedir? Hareketlilik, dünyadaki büyük şehirler için bir sorun noktasıdır. Peki, otonom arabalar akıllı şehirleri nasıl destekleyebilir?

Teknoloji + Arabalar = Fırsatlar

Hepimiz bağlantılı ve otonom otomobillerin faydalarını okuduk – araba kazalarının azalmasından bu yana insanların hayatlarını diğer teknolojilerle bütünleştirerek akıllı hale getirdi. Bu arabalar keşfetmek için oldukça geniş bir konu. Arabaları, nesnelerin interneti (IoT), yapay zekâ (AI), makine öğrenmesi (ML), derin öğrenme (DL) gibi yeni teknolojilerle bütünleştirirken yaratıcılık ve yenilikçilik için sınırlama yoktur. Sadece kullanıcı deneyiminden bahsetmiyorum, ilgili tüm verilerin sağladığı içerikler hakkında da konuşuyorum. Bunu konuşurken yeni iş modellerinden (mevcut markalar için bile olsa), girişimcilerin yeni ürünler ve yeni hizmetler geliştirme fırsatlarından, doğru ve hızlı kararlar almak için oluşturulan veriler sayesinde yapılacak yakıt yönetimlerinden, Ar-Ge ve uygulama mühendisleri için yaratılacak fırsatlardan bahsediyorum. Gördüğümüz gibi, doğrudan ya da dolaylı olarak tüm ekosistem için yeni fırsatlar var (yeni kariyer fırsatları ile beraber). Başka bir deyişle, kullanıcılar ve hayal edebileceğimiz en kısa sürede ortaya çıkacak olan yeni işletmeler için yeni bir yaşam tarzı. Peki, buna hazır mısınız?

Bağlantılı Arabalar ve Şehir

Bağlantılı arabalar birkaç yıldır etrafımızda. Nesnelerin İnternetini (IoT) kullanan arabalar ile geleceğin nasıl olacağını tahmin etmek mümkün. Örneğin, önleyici ve hatta düzeltici araç bakımı, akıllı şehirler için öngörü ve girdiler sağlayabilir.  Nasıl olduğunu şimdi sizlere anlatacağım.

Şekil 1, bir şehrin dört çeyreğe bölünmüş bir alanını göstermektedir (çok benzer özelliklere sahip alanlar).

(Credits: Wardston Consulting, Map data: Google, DigitalGlobe).

Bir kadrandaki (Q1) bağlı bir arabanın (CC1) bir kullanıcısı (U1), aynı bağlı araba modelinin (CC2) başka bir kadrandaki (Q2) diğer bir kullanıcısından (U2) daha sık bakım görür. Burada bakabileceğimiz birkaç hipotez var, ancak mühendisler verilere dayanmayı tercih ediyor ve burada bağlantılı otomobillerin verileri bize bazı hikâyeler anlatıyor (bilinen bir bağlama dayalı veriler kullanılmıştır):

  • (1) 'in ortalama hızı (2)' den daha yüksek;
  • Başlangıç noktasından varış noktasına kadar (1) ortalama süre (2) 'den daha yüksek;
  • (1) 'in ortalama yakıt tüketimi (2)' den daha yüksek;
  • (1) 'in ortalama vites değişimi (2)' den daha yüksek;
  • Daha fazla veri

Yukarıda gösterilen az sayıdaki verilere dayanarak, Q1 ve Q2 sokaklarının tahmin edildiği gibi benzer olmadığı görülüyor. Dâhili analizde, gerçekten birbirlerine benzeyen sokaklar olmadıkları tespit edildi: Q1, Q2'den daha fazla tümsek ve çukurlara sahip.

 

Şekil 2: Sokaktaki Tümsek

Şekil 2 ile ilgili olarak, yerel yönetim için bazı görüşler ve girdiler sağlamak mümkün:

  • İlk Q1’de daha fazla araba yakıt istasyonu oluşturun;
  • Elektrik enerjisini üretmek için tümseklere dayanıklı otomobil lastikleri oluşturarak elektrik enerjisi üretmek için araç lastiklerinin mekanik etkisine bağlı dişlilere enerji aktarın.
  • Birçok ve girdiler.
  • Diğer birçok veri ve girdiler.

 

Yollardaki tümsekler yerel yönetim tarafından sağlanıyor, fakat çukurlar değil. Yerel yönetim onları düzeltmeli. Öncelikle onları düzeltmek için nerede olduklarını bilmek gerekiyor.

Otonom Arabalar, Akıllı Şehirleri Destekliyor

Otonom arabalar; karar almak, işlem yapmak için veri toplamak, işlemek, göndermek ve almak gibi işlemleri gerçekleştirebilir. Birbirine bağlı her şeyin gerçek zamanda birlikte çalışmasını sağlayan makine öğrenimi, yapay zeka ve derin öğrenme gerçek zamanlı olan nesnelerin interneti ile beraber çalışarak büyük veriyle uğraşan kompleks ekosistem yaratır.

Şekil 3: Yapay zeka (AI) -, makine öğrenmesi (ML), derin öğrenme (DL) arasındaki ilişkiyi anlama (Alıntı: IEEE İletişim Topluluğu).

(Credits: IEEE Communications Society)

Makine öğrenimi (ML) için eğitilmiş bilgisayar görüşü, kaçınılması gereken şeyleri tespit etmek, tanımak (örneğin: çukurlar) ve çarpışmamak (örneğin: diğer otomobiller, insanlar ve nesneler ile) için kurulan otonom arabaların karmaşık bilişsel olan bloğunun bir parçasıdır .

 

Diğer bir yandan, otonom otomobiller karar vermek ve harekete geçmek için kendileri hareket ederken yerel yönetimleri verilerle besleyebilir  ya da daha iyi bir topluluk için birlikte çalışmak isteyen taraflara veri verebilirler.

  • Otonom otomobiller çukurları belirlediğinde, hızı araca daha az zarar verecek şekilde ayarlayarak; düzeltmelerini sağlamak için çukurun yerini ve çukur türlerini haritalayarak yetkililere bildirebilirler.
  • Otonom otomobiller çarpma gerçekleşmeden hızını araca daha az zarar verecek şekilde ayarlayabilir ve çarpmaların yerini haritalandırabilir - Hükümeti bilgilendirmek için bu bilgi analiz edilerek aktarılmalıdır. (örneğin, çarpma sayısı fazla olan yerler ile tümsek vb. gibi verilerin oranlarının analiz edilmesi)
  • Daha fazla bilgi oluşturmak, yönetmek ve çıktısını alabilmek için başka birçok şey veriye ihtiyaç duyulur.

Şehri küçük alanlara bölerek daha önce belirtilen 4 çeyreğin analojisini genişleterek her küçük alanın kendi 4 çeyreğine sahip olmasını sağlayabiliriz. A noktasından B noktasına, C noktasından A noktasına giden otonom otomobilleri uzak istasyonlara benzemesine sebep olan nedenler ise bilgi toplama ve bu verileri bir buluta, bir veri tabanına gönderme gibi özellikleri olması. Örneğin, gerçek zamanlı hava sıcaklığı, yağmur, kar, ortamdaki havanın kalitesi, morötesi ışınları ve diğer iklimlere dair veri tabanı oluşturan gösterge panelleri -Tahmini değil, gerçek zamanlı verilerden bahsediyorum.- (Projelerimden biri olan SmartyTempy adlı akıllı şehirler için tasarlanmış IoT + AI / chatbot ile ilgili daha fazla bilgi edinin).

Örneğin, gerçek zamanlı bilgileri kullanarak hava kalitesi ile ilgil verileri bir bisiklet sürme servisine aktararak bisikletçileri alanın bisiklet sürmeye uygun olup olmadığına dair bilgilendirmek. Ve yeterli veri ile, bazı doğal felaketleri tahmin ederek bu felaketler gerçekleşmeden önce harekete geçmek mümkün olabilir. Eğer sokaklarda, yollarda kar veya sel var ise önceden haritalanmış veriler sayesinde arttırılmış gerçeklik ile kontrol sağlanabilir. – insan gözleri bazen riskleri göremese de, araba ya da akıllı telefonlar sayesinde metreler sonra olabilecek tehlikeler hakkında bilgi verilebilir. Gördüğümüz gibi, akıllı şehirlere otonom arabalardan çok fazla yarar sağlanabilir..

Unutmayın: Veri, büyük veri, bulut, veritabanı ve benzer konular hakkında konuştuğumuzda en temel nokta şu şekildedir: veriler ve sayılar kendi başlarına bize hikayeler anlatamaz, hikayeler aslında bilinen bir bağlam, veri ve sayıların üzerine oluşur.

 

1 Milyar Dolarlık Soru

Tüm bu söylenenlerle, bu verilere kim sahip?

 

 

Wardston Consulting firmasından Sevgili Dalton Oliveira'ya teşekkürlerimizle...

Kaynak: Tıklayınız , Tıklayınız