УДК 347

Анализ и перспективы использования больших мобильных данных в рамках возможностей развития «Умного города»

Бабкин Владимир Анатольевич – студент Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана

Аннотация: Основной вклад данного обзора заключается в представлении всесторонних технологических решений и структур для ситуационной осведомленности умных городов, а также в демонстрации ее выполнимости через приложения в реальном мире.  Особое внимание уделяется ситуационной осведомленности умного города, реализованной синтезом локализации сотен тысяч мобильных приложений с использованием глобальной системы (GPS). Эта методика обладает преимуществами, такими как высокая степень использования (покрытие примерно 50% городского населения), равномерное пространственно-временное покрытие и высокая точность локализации.

Ключевые слова: умный город, большие данные, мобильные данные, умные информационные технологии.

Городу для поддержки непрерывного устойчивого развития необходимо новое качество решений на основе широкого применения информационных технологий, которые обеспечивают экономичное и экологичное использование городских систем жизнедеятельности. Концепция умного города («смарт-сити») предполагает модернизацию инфраструктуры города с принципиально новыми возможностями централизованного управления, новым уровнем предоставляемых сервисов и безопасности. Эта стратегическая разработка объединяет разнообразные факторы городского развития в единую систему.

В рамках данного исследования проведен обзор статей экспертов в области «Умных городов» и сделан ключевой акцент на преобразующей роли больших мобильных данных, как динамичного источника данных, превосходящего традиционные данные наблюдения по своим характеристикам в реальном времени и детализации.

Наиболее эффективными средствами для обеспечения оценки ситуации "умного города" является применение таких технологий, как Интернет вещей (IoT) и большие данные, для получения, обработки и анализа важнейших динамических данных, связанных с городскими операциями. Органы городского управления, используя как статистические показатели, характеризующие оперативное состояние города, оперативно сигнализирующие о наличии аномалий, так и исторические данные для прогнозирования краткосрочных и долгосрочных городских условий, получают возможность понимать текущее состояние и тенденции. Такие возможности позволяют заблаговременно выявлять и устранять нештатные ситуации, предоставляя ценные данные, необходимые для принятия оптимальных решений во всех отраслях экономики и городского управления [1].

 

Рисунок 1. Технологии Умного города.

Наблюдение представляет собой начальный этап в укреплении ситуационной осведомленности "умного города". Ситуационная осведомленность "умного города" обычно опирается на современные источники городских данных, включая видеокамеры наблюдения, мобильные системы локализации, спутниковые снимки из нескольких источников и счетчики/датчики в городской инфраструктуре. Например, чтобы понять динамику движения в городе, широко используются сенсорные технологии для сбора информации о движении транспорта. Современные интеллектуальные здания оснащены датчиками для мониторинга температуры, качества воздуха и пожарной сигнализации, что позволяет обеспечить здоровье рабочих и реагировать на чрезвычайные ситуации. Среди множества технологий наблюдения городов получаемые данные можно разделить на два типа: первый тип включает в себя традиционные данные наблюдения, измеряемые статически в городских пространствах, например, придорожные датчики с индуктивными петлями, определяющие интенсивность движения. Второй тип включает в себя динамические городские данные, собираемые в реальном времени мобильными агентами, перемещающимися по городу. Большие мобильные данные, характеризующиеся своей возможностью реального времени, высокой ценностью данных и обширным масштабом, могут быть объединены с другими наборами данных для получения ценных исследований в области ситуационной осведомленности умного города [2].

Таблица 1. Обозримая структура для повышения ситуационной осведомленности умного города с использованием больших мобильных данных.

Ключевые элементы	содержание
1.              Требования заинтересованных сторон	В первую очередь учитываются разнообразные требования от городских заинтересованных сторон, таких как правительство, предприятия и граждане, относительно ситуационной осведомленности.
2.              Инфраструктура умного города	Создана всесторонняя инфраструктура умного города, включающая элементы общей инфраструктуры, такие как интернет и мобильные сети, а также программное и аппаратное обеспечение, специально разработанное для поддержки ситуационной.
3.              Стандарты для больших мобильных данных	Заинтересованные стороны разрабатывают стандарты для больших мобильных данных, а сами данные могут быть собраны с использованием инфраструктуры восприятия, развернутой в умных городах.
4.              Обработка больших мобильных данных	Большие мобильные данные подвергаются обработке через последовательность городских вычислительных движков, таких как управление и обмен мобильными данными, аналитика и обработка данных, а также визуализация и визуальная аналитика.
5.              Визуальная аналитика (VA)	Особый акцент делается на технологии визуальной аналитики (VA), которая включает в себя методы анализа и визуализации пространственно-временных данных для более эффективного понимания и использования информации.
6.              Применение в реальных сценариях	Эта структура и связанные с ней технологии успешно применяются во многих приложениях умных городов, включая оптимизацию бизнеса, культуры и туризма.

Одновременно заинтересованные стороны играют решающую роль в определении стандартов для больших мобильных данных. Эти данные включают в себя как данные пассивного наблюдения за населением, так и данные коллективного наблюдения. Впоследствии собранные большие мобильные данные подвергаются обработке с помощью последовательности городских вычислительных механизмов, которые включают в себя, в частности, управление мобильными данными и обмен ими, аналитику и добычу, а также визуализацию и визуальную аналитику.

Таким образом, «умный город» определяется как город, основанный на ИКТ, способствующих комплексной реализации этих шести измерений путем предоставления взаимно интегрированных платформ для взаимодействия заинтересованных сторон. Основной акцент при этом состоит в эффективном решении городских проблем, таких как развитие инфраструктуры и конкурентных преимуществ, формирование высококвалифицированного и креативного человеческого капитала и повышение качества жизни [5].

Система и связанные с ней технологии были эффективно применены в многочисленных приложениях "умного города", начиная от оптимизации бизнеса и заканчивая инициативами, связанными с городской культурой и туризмом.

Этот комплексный подход распространяется на различные IoT-приложения, такие как "умные" парковки, "умные" счетчики, "умные" уличные фонари и "умная" система безопасности.

Пример, создание особой экономической зоны. Инвесторы сокращают период инвестирования и быстрее получают доход, ведь срок инвестирования и перехода на операционную стадию напрямую зависит от уровня и сроков заселения города. Низкие налоги, выгодные условия развития бизнеса способствуют привлечению компаний, образующих инфраструктуру для развития города и привлечения постоянного населения.

В г. Москве введен в действие проект «Умный город – 2030». Стратегия основана по 6 основным направлениям: развитие социального и человеческого капитала, цифровая мобильность, умная экономика, комфортная городская среда, цифровое правительство [3].

Несколько международных примеров демонстрируют успешное внедрение этих технологий:

• Дюбюк, США: В Дюбюке используются технологии IoT для оцифровки и объединения всех городских ресурсов, включая воду, электричество, нефть, газ, транспорт и коммунальные службы. Такой комплексный подход обеспечивает обзор использования ресурсов всего города, позволяя интеллектуально реагировать на потребности горожан, сокращать потребление энергии и расходы, повышать эффективность работы государственных административных органов и управления городом. [6].
• Сеул, Южная Корея: В Сеуле создана общегородская интернет-сеть, позволяющая горожанам получать доступ к различным социальным услугам и управлять ими, получать информацию о состоянии воды, воздуха и дорожного движения, управлять электронными и электрическими устройствами в своих домах и даже отслеживать перемещения своих несовершеннолетних детей. Такая взаимосвязанная инфраструктура повышает общее удобство и доступность услуг для жителей Сеула [6].
• Барселона, Испания: В Барселоне установлено более 20 000 интеллектуальных датчиков для сбора данных о погоде, шуме и транспортном потоке. Анализ этих данных способствует более эффективному управлению различными функциями "умного города" через городскую операционную систему. Например, "умные" контейнеры автоматически определяют количество и объем отходов, информируя центральную систему управления для оптимизации процесса сбора мусора [7].
• Ханчжоу, Китай: Используя гидрологические, метеорологические и дренажные данные в сочетании с городскими гидрологическими моделями и электронными картами, городской центр эксплуатации и управления. "Хуэйчжигуань" в Ханчжоу позволяет визуализировать и моделировать развитие наводнений в районах, подверженных наводнениям. Это служит ценным справочным материалом для предотвращения и ликвидации последствий наводнений [8].

В контексте профилактики и борьбы с эпидемиями многие города используют технологии мобильных больших данных для анализа, идентификации и отслеживания миграционных траекторий конкретных групп населения. Обмен большими данными между правительствами и взаимодействие с данными из Интернета способствуют этим усилиям.

Эти примеры иллюстрируют успешное внедрение технологий "умного города" по всему миру, демонстрируя преобразующее воздействие на городское управление, управление ресурсами и обслуживание граждан.

Интеграция новейших алгоритмов и платформ в существующую инфраструктуру сопряжена с серьезными трудностями. В частности, необходимо обеспечить обработку данных в режиме реального времени. Основная задача заключается в создании систем, способных эффективно обрабатывать входящие потоки данных в режиме реального времени, обеспечивая при этом целостность и точность данных. Кроме того, в процессе интеграции на первый план выходят безопасность и надежность. Учитывая, что приложения для "умных городов" часто работают с конфиденциальной информацией, приоритет безопасности данных и надежности системы является необходимым условием для обеспечения бесперебойной работы. Следовательно, реализация надежных мер безопасности и отказоустойчивых механизмов приобретает первостепенное значение [4].

Таким образом, большие мобильные данные являются переломным моментом, предлагая более широкие возможности по сравнению со статичными данными наблюдения.    Их природа в реальном времени и подробная детализация обеспечивают более динамичную и оперативную основу для ситуационной информированности "умного города".

Пересечение больших мобильных данных и искусственного интеллекта открывает огромные перспективы. Предиктивная аналитика в "умных" городах с помощью алгоритмов искусственного интеллекта может прогнозировать потенциальные инциденты, позволяя властям принимать упреждающие и превентивные меры.

Взаимодействие с многочисленными подсистемами "умного города" должно быть тщательно изучено, учитывая разнообразие и сложность городской среды.

Заключение

Важность данного обзора заключается в создании комплексной технологической основы для ситуационной информированности "умных" городов. Будущие усилия должны быть направлены на расширение масштабов внедрения, использование передовых коммуникационных технологий и изучение синергии между большими мобильными данными и искусственным интеллектом для прогнозирования возможностей городского управления.

Список литературы

6. Ганин, О. Б. «Умный город»: перспективы и тенденции развития / О. Б. Ганин // Ars Administrandi. – 2014. – № 1. – С. 124, 129, 131, 133.
7. Ильина И. Н., Коно М. Трансформация подходов к развитию «умного города» / Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2023. – 248 с.
8. Качанов С. А., Пинчук А. В., Соколов Н. А. Принципы реализации концепции «Умный устойчивый город» // Технологии гражданской безопасности. – 2018. – Т. 15. – №. 4 (58). – С. 4-12.
9. Стратегия «Умный город 2030». 2018 – URL: https://www.mos.ru/upload/alerts/files/1_Prezentaciya.pdf (дата обращения: 25.12.2023).
10. Саак А. Э. Модели информационно-технологической структуры умного города / В. Н. Тюшняков, Е. В. Пахомов // Фундаментальные исследования. – 2019. – № 10. – С. 387-391.
11. Ahvenniemi H., Huovila A. How do cities promote urban sustainability and smartness? An evaluation of the city strategies of six largest Finnish cities // Environment, Development and Sustainability. – 2021. – № 23 (3). – pp. 4174–4200. https://doi.org/10.1007/s10668-020-00765-3.
12. Hajek P., Youssef A., Hajkova V. Recent developments in smart city assessment: A bibliometric and content analysis-based literature review // Cities. - 2022. - 126, 103709. https://doi.org/10.1016/j.cities.2022.103709
13. Janik, A., Ryszko, A., & Szafraniec, M. Scientific landscape of smart and sustainable cities literature: A bibliometric analysis // Sustainability (Switzerland). – 2020.- 12 (3). – 779. https://doi.org/10.3390/su1203077.