Большие данные уже давно меняют развитие города. Если раньше минимальный горизонт планирования составлял 35 лет, то теперь кое-что в инфраструктуре можно исправить в течение нескольких дней или даже минут.
Большие данные уже давно меняют развитие города. Если раньше минимальный горизонт планирования составлял 35 лет, то теперь кое-что в инфраструктуре можно исправить в течение нескольких дней или даже минут.

Все началось в испанском городе Сантандер, который был выбран Европейским союзом в качестве экспериментального умного города. C 2010 года в центре Сантандера установили более 12,5 тысячи сенсоров, которые измеряют все: объем мусора в контейнерах, свободные места на парковках, количество машин и пешеходов. Сенсоры на служебных автомобилях и полицейских машинах отслеживают загрязненность воздуха.

Кроме прочего, в Сантандере внедрили умное управление городскими светофорами, которое оптимизирует режим их работы. Например, звуковые сенсоры светофоров распознают рев сирены машины скорой помощи и перестраивает свою работу так, чтобы быстрее освободить дорогу.

Дополнительной мотивацией для обустройства умного города были экономические трудности Испании: сенсоры позволяли сократить расходы, например, на освещение улиц. Автоматически контролируя заполненность мусорных баков, городские власти также сокращали расходы энергии и оперативнее увозили мусор.

Часть данных позже стала доступна жителям города и туристам в мобильных приложениях. Большой популярностью у любителей серфинга пользуется приложение, которое своевременно информирует о высоте волны. Можно сказать, что с распространением датчиков город сам становится умнее, он идет на контакт, жители точно знают, что от него ждать, и соответственно планируют свою жизнь. Обустройство Сантандера обошлось в 11 млн евро, которые городу достались по гранту Евросоюза.

В Москве, по словам заместителя мэра Максима Ликсутова, есть 6,5 тысячи датчиков дорожного движения, которые собирают данные о трафике и помогают интеллектуальной системе управления дорожным движением. Система обошлась городу в 10 млрд рублей, а ее поддержание еще примерно в 1 млрд рублей в год.

Трудно судить об эффективности этой системы в Москве, однако пока проблемы московского трафика она не решила. Пропускная способность Москвы  500 тысяч автомобилей, в самые загруженные часы на дорогах оказывается 720 тысяч машин. Москвичи добираются до работы на личном транспорте в среднем за 48 минут  это около 32 часов в месяц. Мечтой большинства москвичей, по результатам соцопросов, было бы проводить в дороге не более 20 минут в день.

В мировой практике есть успешные примеры решения транспортных проблем. В 2012 году IBM начала сотрудничать с администрацией Лиона для снижения уровня пробок в городе. Используя данные в реальном времени и самообучающиеся алгоритмы, специалисты по уличному трафику могут закрывать дороги, предоставлять пути объезда аварий и менять маршруты так, чтобы избежать заторов. Если оператор видит, что намечается пробка, то он может соответствующим образом перестроить светофоры и обеспечить плавный поток. То есть город может меняться за минуты, в зависимости от задач.

Другой важный элемент городской инфраструктуры  система регуляции электроэнергии. В Москве от 13% до 16% всего электричества тратится на освещение. В некоторых городах для экономии создаются системы интеллектуального освещения улиц, которые меняют яркость света в зависимости от количества людей вокруг. А в Глазго, например, сенсоры, установленные на уличных фонарях, измеряют еще и уровень шума во время футбольных матчей, уровень загрязнения воздуха и другие показатели (Глазго в 2013 году победил в конкурсе государственного агентства по Инновациям Великобритании и получил грант в размере 24 млн фунтов).

Главная проблема с большими данными состоит в том, чтобы извлечь из них пользу. Руководители проекта Future City Glasgow говорят, что выявили более двухсот потенциальных потоков данных, многие из которых собираются одновременно, но до сих пор хранятся разрозненно. При этом данные из большого количества источников, анализируемые совместно, почти всегда предоставляют большую ценность, чем те данные, которые анализируются изолированно.

Скажем, проекты Чикаго основаны на том, что у города уже есть все данные, чтобы повысить качество работы. В 2012 году властями Чикаго был запущен проект WindyGrid: это платформа, которая собирает исторические факты о зданиях, твиты о городе, звонки в 911 и расписание движения автобусов. Платформа легла в основу сайта с открытыми данными Plenar.IO. Однако совмещение различных источников данных нашло и более практическое применение. Одно из решений отслеживает и соотносит звонки в муниципальную службу с жалобами на крыс в конкретном районе с уровнем влажности грунта или повышением жалоб на неубранный мусор. Это позволяет властям направлять санитарные команды в проблемные зоны. И эта система работает: в прошлом году количество звонков в службу по борьбе с грызунами снизилось на 15%.

Анализ разрозненных на первый взгляд данных позволил снизить число пожаров в Нью-Йорке. Там система анализирует одновременно неоплаченные налоги, коммунальные услуги, происходящие в округе преступления и несчастные случаи. Так выявляются дома, где вероятность пожара выше, и пожарные инспекторы стали тратить намного меньше времени на стандартные проверки. В программу включены уже 330 тысяч зданий Нью-Йорка.

В Москве тоже есть проект, который призван улучшить взаимодействие с городом. Электронный атлас Москвы  это интерактивная карта городских учреждений с контактной информацей по каждому объекту, включая телефоны для связи и часы работы. Приложение может использоваться как навигатор по улицам города. С помощью компьютера или мобильного приложения пользователи также могут найти любой объект на карте Москвы, узнать часы работы социальных учреждений, проложить автомобильный и пеший маршруты. Сайт пока работает в тестовом режиме, и о каком-то эффекте в числовом выражении говорить рано.

Если в уже существующие города умные системы приходится встраивать, то новые города изначально планируются с учетом тотального внедрения различных сенсоров. Самый яркий пример  город Сонгдо в Южной Корее. Здесь каждый дом и офис будут иметь встроенный терминал, соединяющий их с системой мониторинга. И тут горизонты возможностей становятся неизмеримо шире. Умная система электроэнергии будет регулировать спрос и потребление. В городе вообще не будет мусорных грузовиков. Мусор будет подаваться напрямую из мусоропровода в системы очистки бытовых отходов, где они будут утилизироваться экологически безопасным образом. Существуют планы по использованию отбросов для генерации городской электроэнергии. Совокупные инвестиции в строительство Сонгда  около $35 млрд.

За последние пять лет умные элементы появляются в десятках городов, причем не обязательно богатых, кроме Европы и США, они уже есть, например, и в Южной Америке. Международная иницитива&nbsp;The Open &amp; Agile Smart Cities&nbsp;со штаб-квартирой в&nbsp;Брюсселе насчитывает более 50 городов.

Город  это такой же организм, который может говорить, взаимодействовать через информацию, которую он генерирует совместно с жителями. И если каждый отдельный поток данных  это одна буква, то сейчас ведущие технологические компании, городские власти, университеты работают над тем, чтобы научится складывать эти буквы в слова и предложения и вступать в диалог с городом. В диалоге каждая сторона может получить новые выгоды. Города поумнеют не раньше, чем поумнеют их жители.
