نمونه های کاربرد کلان داده در شهرهای هوشمند

ما با اینترنت اشیا دقیق و هوشمندتر می شویم و شهرهایمان نیز هوشمندتر می شوند

حالا افراد زیادی هستند که به دلایل مختلف به مرکز شهرها مهاجرت می کنند. برخی ها به خاطر یافتن شغل و برخی ها به خاطر تغییر در سبک زندگی به سراغ این مراکز می روند. برخی از افراد هم هستند که دلایل خاص خودشان را دارند. مهاجرت از روستا به سمت نواحی شهری در حال افزایش است و به همین خاطر شهرها باید بتوانند تجهیزات موثرتری ارائه کنند و قادر باشند از این افزایش جمعیت پشتیبانی نمایند. این روزها خیلی ها هستند که تلاش می کنند به کمک اینترنت اشیا هوشمندتر شوند و شهرها نیز از این قاعده مستثنی نیستند. شهرهای هوشمند در نواحی بزرگ تر به یک موضوع عادی تبدیل شده اند. موارد به هم پیوسته باعث شده است جوامع ما نیز در حال تغییر باشد.

 شهر هوشمند چه نوع شهری است؟

شهرهای هوشمند از دستگاه های اینترنت اشیا همچون روشنایی ها، سنسورها و مترهای به هم پیوسته استفاده می کنند تا داده ها را جمع آوری نمایند و تجزیه و تحلیل کنند.  شهرها از چنین داده هایی برای بهبود نواحی عمومی، زیرساخت ها و بهبود کیفیت زندگی ساکنانشان استفاده می کنند. نهادهای دولتی هم باید خودشان را با این مفهومهوشمندسازی در شهرها منطبق کنند.

اجرای کاربردهای کلان داده در پشتیبانی از اجزای شهر هوشمند به اینترنت اشیا اجازه می دهد به سطح بهینه ای دست پیدا کند. شهرهای هوشمند از فناوری های مختلفی برای افزایش عملکردشان بهره می برند. بیشترین دستاوردها در بخش سلامت، انرژی، آموزش و حمل و نقل است و می تواند عملکرد را بهبود ببخشد و سطح راحتی شهروندان را بهتر کند. یکی از فناوری های رایج که پتانسیل بهبود شهرهای هوشمند را دارد تجزیه و تحلیل کلان داده است. با گذشت زمان دیجیتالی کردن شهرها به بخش ضروری هر زندگی تبدیل شده است. جمع آوری داده ها را می توان در نواحی مختلف شهری مورد استفاده قرار داد. تجزیه و تحلیل موثر و به کار بردن کلان داده برای موفقیت شهرهای هوشمند ضروری است و بر روی همه بخش های شهر اثر می گذارد.

نمونه های کاربرد کلان داده در شهرهای هوشمند عبارتند از :

 زیرساخت ها و معماری هوشمند :

مهندسان و مدیران ساخت و ساز به دنبال روش هایی برای استفاده از اینترنت اشیا در طراحی های معماری شان هستند. به کمک این روش ها آن ها می توانند هزینه پروژه را کاهش دهند و کیفیت زیرساخت ها را بهبود ببخشند. به عنوان مثال یکی از مطالعات انجام شده در ایالت متحده آمریکا نشان می دهد حداقل ۶۰ درصد از مدیران ساخت و ساز ازفناوری های اینترنت اشیا آگاه هستند. واقعیت این است که ۴۳ درصد از افراد بر این باورند که اینترنت اشیا می تواند نحوه ساخت و ساز و اجرای عملیات ساختمانی را تحت تاثیر خود قرار دهد.

یکی از نواحی که پتانسیل زیادی برای رشد دارد روشنایی است. مدیران ساختمانی به دنبال تغییر روشنایی های معمولی به لامپ های ال ای دی هستند تا بتوانند در هزینه ها صرفه جویی کنند. آسانسورها هم بخش دیگری هستند که بهره وری نیاز دارند. تحقیقات انجام شده توسط IBM نشان می دهد افراد به دنبال بهبود تجربه شان با اسانسورها هستند. به همین خاطر تا سال ۲۰۲۰ این حوزه رشد بسیار زیادی خواهد داشت. بزرگ ترین کاربرد اینترنت اشیا در معماری و زیرساخت ها استفاده از شبکه های هوشمند است. این شبکه ها می توانند به حفظ منابع کمک کنند. کمیسیون اروپا تخمین زده است که ۷۲ درصد از تمامی مصرف کنندگان در اروپا،  تا سال ۲۰۲۰ مترهای هوشمند برق در خانه هایشان خواهند داشت. حداقل ۴۰ درصد تا سال ۲۰۲۰ مترهایی برای سنجش هوشمندانه گاز نصب خواهند کرد. به عنوان مثال  آمستردام به دنبال ارائه پنل های خورشیدی و واحدهای ذخیره سازی انرژی است. با این باطری ها، صاحبان منازل می توانند فشار وارد بر شبکه را کاهش دهند و  منابع موجود را حفظ نمایند.

 آموزش هوشمند :

آموزش و پرورش ستون اصلی هر جامعه ای است. فن آوری اطلاعات و ارتباطات با بهره گیری از خدمات آموزشی هوشمند، باعث افزایش کارایی، خلاقیت و بهره وری آموزشی می شود. این خدمات، هوشمند و انعطاف پذیر هستند و حداکثر استفاده از اطلاعات را ارائه می دهند و به افراد اجازه می دهند کنترل و ارزیابی بیشتری بر محیط های آموزشی داشته باشند.

استفاده از برنامه های آموزشی هوشمند کمک می کند تا افراد در محیط یادگیری فعالی حضور داشته باشند. همه اینها به افراد کمک می کند تا با تغییرات سریع در محیط و جامعه سازگار شوند. علاوه بر این، با تکیه بر کلان داده که جمع آوری و پردازش شده است، به تولید اطلاعات مورد نیاز کمک می کند. همه اینها تأثیر مثبتی بر ابزارهای تدریس / یادگیری برای به دست آوردن و ارائه دانش دارند. فناوری می تواند در همه جا از جمله مناطق روستایی و دور افتاده، به ویژه جایی که مسافرت به موسسات یادگیری غیرممکن است، در دسترس همگان باشد. در برخی موارد، وضعیت اقتصادی افراد در برخی مناطق به آنها اجازه نمی دهد که دیگر مدل های آموزشی گران قیمت را مورد بررسی قرار دهند. با استفاده از کلان داده و ICT می توان اقتصادی بر پایه دانش ایجاد کرد. همه این ها  ظرفیت و زندگی افراد را بهبود می بخشد. کلان داده آموزشی با جمع آوری داده از افراد تولید می شود. داده از دانش آموزان، معلمان، والدین، مدیران، زیرساخت ها و نظرسنجی های اقتصادی حاصل می شود.  این داده ها به افزایش ترندها و گزارش های مفید کمک می کند و می توان از آن ها برای ایجاد مدل هایی استفاده کرد که آموزش بهبود یافته را تسهیل می کنند. این موضوع در شناسایی و کشف کمبودهای اموزشی کمک می کند و باعث بهبود منابع و دوره های آموزشی می شود.

 چراغ های راهنمایی هوشمند :

یکی از جنبه های بزرگ شهرهای هوشمند نحوه کنترل ترافیک در کل شهر است. همه این بهینه سازی ها باعث بهبود سیستم حمل و نقل عمومی می شود و می تواند جریان زندگی افراد را بهبود ببخشد.

با افزایش جمعیت، ترافیک و آلودگی مشکلات اقتصادی نیز ممکن است بروز کند. به خاطر شرایط افتصادی بیشتر شهرهای هوشمند از علامت ها و نشانه های هوشمند ترافیکی استفاده می کنند. این کنترل باعث می شود آلودگی ناشی از ترافیک طولانی مدت کاهش پیدا کند. زمانبندی در ترافیک را می توان به کمک چراغ های راهنمایی هوشمند بهبود بخشید. برای دریافت نتیجه بهتر، چراغ های راهنمایی هوشمند و سیگنال های آن باید به صورت درونی در یک شبکه به هم پیوسته، به هم وصل شوند. این اتصال بینش ها و اطلاعات زیادی درباره چراغ ها و الگوهای ترافیکی ارائه می کند. هر کدام از این سنسورها می توانند پارامتر مختلفی را برای جریان ترافیکی شناسایی کنند. چنین اطلاعاتی در برگیرنده تعداد خودروها، سرعت و زمان انتظارشان پشت ترافیک است. سیستم ها می توانند بر اساس هر کدام از این پارامترها تصمیم گیری کنند. هرچقدر داده های بیشتری در اختیار باشد می توان اطلاعات بیشتری درباره شهرهای هوشمند به دست آورد و تصمیمات آگاهانه ای اتخاذ نمود. برای اینکه سیستم های ترافیکی هوشمند کارایی بهتری داشته باشند باید داده ها را از تمامی چراغ های راهنمایی کل شهر جمع آوری نمایند. اطلاعاتی که از این شرایط به دست می آید افراد را قادر می سازد بر اساس داده های در حال تغییر، تصمیمات هوشمندانه ای اتخاذ کنند. الگوهای ترافیکی و سایر داده ها گاهی از اوقات به صورت دقیقه ای تغییر پیدا می کند. به همین خاطر بهترین کار استفاده ازاتوماسیون در سیستم شهری هوشمند است.

 نتیجه گیری:

پتانسیل برای شهرهای هوشمند بی نهایت است. رشد این شهرها در سال های آتی بسیار زیاد خواهد بود.

وقتی کاربرد شهر هوشمند بر اساس کلان داده را ارزیابی می کنیم باید نیازمندهای خاصی را هم مدنظر داشته باشیم. به عنوان مثال کسب داده و جمع آوری آن از کاربران، سنسورها، داده خوان های الکتریکی می تواند چالشی پیش روی داده های در حال رشد ایجاد کند. ذخیره سازی، پردازش و سازماندهی این داده ها برای تولید نتایج مفید ضروری است. برای اینکه سیستم ها به درستی کار کنند باید طراحی ها و اولویت های درستی از پیش تعیین شوند. در چنین شرایطی قادر خواهید بود هوشمندی بیشتری برای اجرای درست شهر هوشمند ایجاد نمایید و بهترین نتیجه را برای جامعه خود ایجاد کنید.