"Умный город" - это подключенная к Сети, управляемая инфраструктура и множество сервисов на ее основе, которые позволяют обеспечить связь жителей с элементами городской среды и оптимизировать управление городским хозяйством. По подсчетам РАЭК, внедрение технологий Интернета вещей в таких направлениях, как "умный город", медицина и финансы, может дать около 20 процентов от ВВП России к 2025 году.
Сегодня многие крупные города используют решения "большие данные" (Big Data) для построения Smart City, так как есть необходимость создания новой, более эффективной инфраструктуры. Например, в Лондоне и Чикаго "большие данные" помогают бороться с преступностью - по всему городу установлены камеры, с помощью информации с камер специалисты составили карты, показывающие, где криминал вероятнее всего.
В России одним из успешных примеров использования "больших данных" в городской среде является работа московского Центра организации дорожного движения (ЦОДД). Открытые данные о движении транспорта в Москве используются, например, в популярных мобильных приложениях "Яндекса", которые информируют население о пробках, ДТП и ремонтных работах на дорогах. ЦOДД и сам обрабатывает данные о ситуации на дорогах. Интеллектуальная транспортная система оперативно, например, с помощью 1700 подключенных к ней светофоров, воздействует на ситуацию и оптимизирует транспортные потоки. Впервые в городе был зафиксирован перелом тенденции в нарушениях ПДД, в частности, снизились превышения скорости на 40-60 километров в час. А также на порядок сократилось общее число пострадавших в ДТП. "Уже через 20 лет благодаря использованию "больших данных" мы сможем навсегда избавиться от пробок, очередей в больницах, сократить энергопотребление и расход воды, улучшить экологическую ситуацию", - уверен архитектор Big Data компании AT Consulting Александр Богданов.
Еще один яркий пример использования Big Data - это система городского велопроката. "В Москве она действует с 2013 года. На специальном сайте можно найти информацию о доступности велосипедов и городских станциях, где их можно взять в прокат, - привел пример Александр Богданов. - Похожие примеры есть и в Сан-Франциско, где приложение на смартфоне показывает карту со свободными парковочными местами. Таким образом, можно очень быстро найти место для своего автомобиля".
Накапливаемые городскими системами данные могут использоваться для улучшения жизни населения. "Это может быть защита от угроз природного и техногенного характера, планирование градостроительной деятельности и организация комфортных для проживания городских территорий, взаимодействие с населением и организациями по вопросам работы городского хозяйства и предоставление различных сервисов гражданам и бизнесу", - рассказал первый вице-президент компании "Техносерв" Евгений Закрепин. Сейчас, по его наблюдениям, происходит взрывной рост источников информации и данных, агрегируемых городскими системами. По оценке Gartner, темп роста числа новых устройств в сфере "Интернета вещей" составит в 2020 году 32,5 процента, и большая часть из них будет интегрирована в городскую информсеть.
Кроме того, растет число участников информационного взаимодействия - потребителей и поставщиков данных, разработчиков. "Сейчас в проектах "Безопасного города" в контур информационного обмена в одном муниципалитете входят десятки служб, организаций, - заметил Евгений Закрепин. - В дальнейшем, уже за рамками задач обеспечения безопасности, доступ к информации и возможность подключения к городской сети смогут получить независимые разработчики, которые на базе созданной платформы получат возможность развивать новые городские системы".
Сегодня уже существует достаточное количество техник и подходов для работы с видеоматериалами: это и машинное обучение на видеоданных, и разметка накопленных массивов информации, и подключение "школ анализа данных" для формирования новых идей. "Например, при отслеживании работы уборочных машин стационарные камеры могут распознавать образы "уборочная машина", "большой ящик мусора", "движется людьми в комбинезонах", "ставится на место", - пояснил руководитель направления аналитики и хранилищ данных КРОК Роман Баранов. - Далее эти данные можно использовать для автоматического создания рейтингов районов по количеству жалоб с частотой уборки, показателями укомплектованности участков и многое другое. Так можно найти применение для каждой сферы, не только уборка в рамках ЖКХ".
Основная механика подобных систем заключается в соединении различных источников информации. "Если, например, брать в расчет информацию от налоговых органов, ФМС и ЗАГС, рождение ребенка может подсказать не только нужное количество мест в детском саду, но и сколько нужно лавочек во дворе и каков оптимальный режим детской поликлиники, - заметил Роман Баранов. - Посмотрим статистику, где кто живет, откуда получает доходы - если родился ребенок, а до этого были просрочки квартплаты, то можно ожидать роста задолженности".
Главные риски использования "больших данных" связаны со степенью открытости доступа к ним. Могут начаться и утечки конфиденциальных данных - номеров кредитных карт, информации о владельцах транспортных средств или номеров мобильников. "Наконец, можно говорить и об угрозе личному пространству - не каждому понравится, если информация о маршруте его личного авто или, например, месте его пребывания в городе, могут оказаться в публичном доступе, - отметил Закрепин. - Хотя изначально цели такого наблюдения могли преследовать исключительно задачи обеспечения безопасности: например, выявления угнанных машин".