Когда городские датчики наконец начинают разговаривать друг с другом

Представьте чрезвычайную ситуацию в городе. Камеры уже что-то видят, датчики качества воздуха что-то измеряют, метеостанции дают свои данные, системы транспорта знают, где находятся машины, а пожарная сигнализация сообщает ещё что-нибудь.

Проблема в том, что всё это обычно живёт в разных информационных системах. А человеку, который принимает решение во время ЧП, нужна не коллекция отдельных показаний, а одна понятная картина происходящего.

Именно для этого CNA совместно с RIIS разработала прототип FRAME – First Responder Awareness Monitoring during Emergencies. Система использует AI и машинное обучение, чтобы собирать большие объёмы данных от городских сенсоров, интерпретировать их и сводить в единое представление для служб реагирования.

То есть AI здесь не пытается заменить спасателя. Его задача гораздо прозаичнее и, пожалуй, полезнее: помочь человеку быстрее разобраться в огромном потоке информации.

Причём FRAME пока правильнее называть прототипом, а не готовой городской системой. Первоначально технология создавалась в рамках конкурса по использованию AI и IoT для служб экстренного реагирования.

Но сама идея очень показательная. Следующий этап smart city – это, похоже, уже не увеличение количества сенсоров, а умение собирать их показания в одну работающую систему.

Потому что сто умных датчиков, которые каждый рассказывают свою историю, всё ещё могут дать довольно глупый город.

🌆 Подписывайтесь на канал «Городская среда 2.0» — @sreda_goroda

#AI #искусственныйинтеллект #умныйгород #безопасность #инфраструктура #smartcity

Источник: https://www.cna.org/our-media/press-releases/2026/9-24