Na predavanju FRI Piškot je gostujoči profesor Paul Anand z južnokorejske univerze KNU govoril o uporabi podatkovne analitike pri načrtovanju in upravljanju pametnih mest. Predstavil je tehnične vidike zbiranja, obdelave in analize podatkov s številnih senzorjev, ki so nameščeni v mestih.

S profesorjem Anandom smo spregovorili tudi o prednostih, ki jih pametna mesta prinesejo prebivalcem.

Univerza KNU (Kyungpook National University), s katere prihajate, se nahaja v južnokorejskem mestu Daegu. Kakšne pametne rešitve lahko internet stvari (IoT) ponudi prebivalcem tega večmilijonskega mesta?

Internet stvari lahko mestom in njihovim prebivalcem ponudi številne rešitve, ki izboljšajo učinkovitost transportnih sistemov, e-taksi, pametne števce za vodo, elektriko ipd. Daeguju nam zelo koristi pametno upravljanje z energijo, trenutno pa se ukvarjamo z razvojem sistema za ocenjevanje popotresne škode starih stavb. Na žalost uvedba takih sistemov vedno ustvari zmagovalce in poražence – odvisno od tega, kdo financira razvoj in dostopa do podatkov. V večini primerov največ izgubijo tisti, ki jih ne ščitijo politike pametnih mest.

Ljubljana ima 300.000 prebivalcev, medtem ko jih ima Daegu kar 2,5 milijona. Kako to vpliva na načrtovanje pametnega mesta?

Ti dve mesti se zelo razlikujeta, ne le po številu prebivalstva, ampak tudi po velikosti, pokrajini, demografski strukturi itd., kar seveda močno vpliva na načrtovanje.

V Ljubljani na primer ne potrebujete visokih stanovanjskih kompleksov ali podzemnih železnic in vodnega prevoza po reki Ljubljanici. Tu lahko pri uvedbi pametnih rešitev upoštevamo druge vidike, kot so izboljšanje kakovosti virov v javni rabi in celotni izgled skupnih javnih površin (park, ceste, ulične svetilke, itd.), lahko razmišljamo o uvedbi platforme za sodelovanje in mobilnost državljanov.

Kdaj lahko rečemo, da je mesto pametno?

V idealnem scenariju, ki ga predpostavlja moj model, gre vodstvo mesta v partnerstvo s tehnološkimi podjetji, da bi zbirali podatke o vsem, od vremena do energije in prometa. Vse z namenom, da bi naredili mesta varnejša, bolj zdrava in učinkovitejša. Če je mesto pametno, mora delovati pametno v časih krize. Denimo takrat, ko zmanjka električne energije ali pride do pomanjkanja vode. Na podlagi dostopa do množice podatkov in analiz lahko izpeljemo poskusne scenarije izpada električne energije in tako vidimo, kako se bo mesto odzvalo.

Naj navedem še dva primera. Senzorji na plažah v Chicagu stalno zbirajo podatke o ravneh škodljivih bakterij v vodi. Te informacije lahko opozorijo uradnike na nevarnost za zdravje zaradi prisotnosti bakterije E. coli. V Louisvillu so zdravstvene organizacije skupaj z Inštitutom za zdrav zrak, vodo in tla na tisoč inhalatorjev za astmatike pritrdile senzorje. Z monitorji spremljajo, kolikokrat ljudje uporabijo svoje inhalatorje in v katerih delih mesta. Te podatke uporabijo, da identificirajo t. i. vroče točke, z namenom, da lahko izboljšajo lokalne razmere z različnimi ukrepi, kot je sajenje novih dreves.

Profesor Paul Anand je v okviru doktorskega študija na FRI predaval pri predmetu Big Data Analytics. Kyungpook National University (KNU) iz Južne Koreje skupaj s Fakulteto za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani izvaja dvojni študijski program, ki se ga lahko udeležijo študenti prve stopnje in jim poleg enega leta študija v Južni Koreji omogoča pridobiti dvojno diplomo. Razpis za leto 2018/2019 je odprt do 26. marca.