Od pametnog do autonomnog: jesu li autonomni gradovi sljedeća urbana granica?

ŠTO SU TO AUTONOMNI GRADOVI? Uključivanje AI u urbana okruženja potiče transformaciju u gradovima, prelazeći iz modela pametnog grada u autonomni grad, s ciljem omogućavanja gradovima da učinkovito rade i rješavaju probleme bez ljudske intervencije.

Pametni gradovi su sigurni i učinkoviti jer integriraju tehnologiju u svoju infrastrukturu, ali su naučili da je umjetna inteligencija ključna za donošenje odluka u stvarnom vremenu.

Kako će izgledati samoupravni gradovi?

Koja je razlika između pametnog i autonomnog grada?

Pametni grad može se definirati kao povezani grad koji koristi podatke i tehnologiju za optimizaciju urbanih usluga. Veliki podaci služe kao mozak pametnih gradova. Njihov glavni cilj je poboljšati kvalitetu života građana uz promicanje održivosti.

Da bi to postigli, oslanjaju se na senzore, podatke, digitalne platforme i tehnologije koje se primjenjuju na mobilnost, energiju, vodu, gospodarenje otpadom, javnu sigurnost i angažman građana.

Razlika između pametnog grada i autonomnog grada je u tome što autonomni grad koristi umjetnu inteligenciju, radi automatski, donosi odluke u stvarnom vremenu bez ljudske intervencije, integrira autonomnu infrastrukturu poput samovozećih vozila i sposoban je sam sebe regulirati.

Jednostavno rečeno, autonomni grad je sljedeća faza u evoluciji pametnog grada, gdje automatizacija zamjenjuje praćenje. Ključna razlika leži u stupnju automatizacije i sposobnosti donošenja odluka.

Koju ulogu pametno upravljanje igra u prijelazu prema samoupravnim urbanim centrima?

Umjetna inteligencija se razvija od automatizacije gradskih usluga do preuzimanja autonomnih uloga u upravljanju. Tradicionalno se tehnologija u gradovima koristila za automatizaciju određenih zadataka, poput pametnih semafora ili senzora za praćenje prometa. Međutim, umjetna inteligencija sada omogućuje autonomno upravljanje nekim od tih funkcija.

Na primjer, u gradu Masdaru, automatizirani transportni sustavi poput PRT-a, koji slijede unaprijed definirane rute, dopunjeni su autonomnim vozilima poput Navya Autonoma, koja mogu odrediti rute u stvarnom vremenu.

Osim toga, umjetna inteligencija počinje obavljati funkcije koje tradicionalno obavljaju ljudi u urbanom upravljanju, uključujući planiranje, upravljanje uslugama i razvoj politika.

Na primjer, u upravljanju vodama, kada se otkrije curenje, autonomni grad može automatski zatvoriti pogođene ulične ventile i preusmjeriti opskrbu vodom kroz alternativne cijevi kako bi spriječio prekide usluge. To znači da umjetna inteligencija može donositi odluke o tome kako se resursi raspoređuju na temelju podataka u stvarnom vremenu.

Koji su rizici povezani s razvojem autonomnih gradova?

Razvoj autonomnih gradova izaziva zabrinutost da bi umjetna inteligencija mogla pojačati urbanu nejednakost umjesto da promiče jednakost i održivost.

Stručnjaci također ukazuju na druge rizike, poput nedostatka transparentnosti u procesima donošenja odluka, budući da se mnoge odluke temelje na algoritmima, što može dovesti do gubitka ljudskog nadzora. Postoji i zabrinutost da bi sustavi umjetne inteligencije mogli djelovati prema vrijednostima koje se razlikuju od vrijednosti ljudskog društva.

Na kraju, postoji pravno i etičko sivo područje u vezi s odgovornošću kada sustav umjetne inteligencije djeluje autonomno. Na primjer, ako umjetna inteligencija upravlja protokom prometa i dogodi se nesreća, može biti nejasno tko je odgovoran. Kako bi se riješili ovi izazovi, vlade i regulatorna tijela razvijaju specifične okvire, poput Zakona EU o umjetnoj inteligenciji.

Koji su glavni izazovi kibernetičke sigurnosti s kojima se suočavaju autonomni gradovi?

Glavni izazovi kibernetičke sigurnosti uključuju:

• Međuovisnost. Budući da su svi sustavi međusobno povezani, haker koji dobije pristup jednoj mreži, poput električne mreže, mogao bi potencijalno poremetiti više gradskih usluga.
• Manipulacija podacima. Ako su senzori kompromitirani ili im se daju lažne informacije, autonomni grad može donositi netočne odluke na temelju netočnih podataka.
• Otmica sustava. Napadači mogu infiltrirati gradsku mrežu, zaključati kritične računalne sustave i tražiti otkupninu kako bi vratili pristup i omogućili nastavak gradskih operacija.
• Nedostatak ručne kontrole. Budući da sustavi rade autonomno, jedan od najvećih izazova tijekom kibernetičkog napada je ponovno preuzimanje ljudske kontrole i vraćanje normalnog rada.

Postoje li primjeri autonomnih gradova?

Trenutno ne postoje gradovi u kojima su sve usluge u potpunosti autonomne. Međutim, postoje urbani AI sustavi, često nazivani gradskim mozgovima, koji mogu donositi autonomne odluke u određenim sektorima.

Hangzhou City Brain (Kina)

Ovaj projekt, koji je razvila Alibaba Group, koristi tisuće kamera za praćenje prometa i automatsko podešavanje prometnih signala u stvarnom vremenu. Kao rezultat toga, prometne gužve smanjene su za 15%.

Aramco Project (Saudijska Arabija)

Ovaj sustav koristi generativnu AI u kombinaciji s digitalnim blizancima za autonomnu optimizaciju potrošnje energije i vode u gradskim četvrtima i reagiranje na anomalije bez ljudske intervencije.

Pilot gradovi Sejong i Busan (Južna Koreja)

Pilot četvrti u Sejongu i Busanu dizajnirane su od temelja sa samoobnavljajućim mrežama koje se automatski oporavljaju od poremećaja. Ovi sustavi namijenjeni su maksimiziranju otpornosti kritičnih usluga poput energije, vode i mobilnosti.