7 تقنيات تغزو المدن الذكية فما هي؟

تستخدم المدن الذكية التقنيات المتطورة والابتكارات الحديثة، وتدمج البنية التحتية المادية مع تكنولوجيا المعلومات والاتصالات ICT وموارد المعرفة. يهدف ذلك إلى تعزيز التقدّم الاقتصادي، وتحسين نوعية حياة الأفراد، وضمان الاستدامة. فتعتمد المدن الذكية على مجموعة من الأدوات والتقنيات لكي تحقق أهدافها الأساسية، وتتصدى لمختلف التحديات التي تواجهها في نفس الوقت كالنمو السكاني والتلوث والازدحام. فما أمثلة تقنيات المدن الذكية؟

تقنيات المدن الذكية

تعد تقنيات المدن الذكية مصطلحًا واسعًا يشمل مجموعةً متنوعةً من التقنيات والاستراتيجيات القائمة على البيانات. تهدف المدن الذكية إلى تحسين نوعية حياة المواطنين، وجعل العمليات الحضرية أكثر كفاءة.[1] تسعى تقنيات المدن الذكية إلى تحقيق التكامل بين البنى التحتية المتقدّمة والتقنيات الحديثة لزيادة “ذكاء” المدن. قد يكون مصطلح “ذكاء” المدن غريب بعض الشيء لكنه المقصود ومرتبط بالذكاء الاصطناعي وهذا ما سنراه.

تضم هذه التقنيات العديد من الأنظمة والابتكارات مثل البرمجيات التطبيقية، ونظام تحديد المواقع GPS، وسلسلة الكتل Blockchain. عمومًا ينبغي على المدن الذكية ربط هذه النظم والأدوات ببعضها، وجمع عملها ونتائجها، لتوفير خدمات فعّالة للمواطنين. وهذا هو المقصود بـ “ذكاء المدن”.[2]

1. تكنولوجيا المعلومات والاتصالات ICT

تشمل تكنولوجيا المعلومات والاتصالات ICT أي جهاز اتصال أو تطبيق يعمل على جمع المعلومات ومعالجتها وتخزينها واسترجاعها ونشرها. بما في ذلك الراديو، والتلفاز، والهاتف المحمول، والبرمجيات، وأنظمة الاتصالات القائمة على الأقمار الصناعية، وغيرها الكثير. تساهم تكنولوجيا المعلومات والاتصالات في تطوير العديد من المجالات كالتعليم، والرعاية الصحية، والأعمال التجارية، وتعتبر أساس النمو والتنمية. [3]

تطبق المدن الذكية ICT في مجال الحوكمة الإلكترونية. حيث يمكن للمواطنين استعمال الانترنت للوصول إلى خدمات حكومية أو خدمات القطّاع الخاص. مما يقلل الحاجة للذهاب إلى المكاتب والفروع، فيخفف الازدحام في الدوائر الحكومية، ويسهل تنفيذ الأعمال على المواطنين. على سبيل المثال؛ استعمال ICT لتجديد رخصة القيادة وتسجيل الأعمال التجارية.[4]

2. المستشعرات

المستشعرات هي أجهزة تكشف وتستجيب وتقيس المؤثرات الفيزيائية مثل الضوء، والصوت، ودرجة الحرارة، والضغط، والحركة. وتحوِّل البيانات إلى إشارات يمكن قراءتها من قبل مراقب أو أداة، وتعتمد المدن الذكية عليها عادةً لجمع البيانات. تعمل المستشعرات في مراقبة حركة المرور، ومستوى الضوضاء، والحالة الفيزيائية للطرق والجسور والمباني، وذلك من أجل الكشف عن الأعطال في الوقت المناسب ومعالجتها.

تضم أجهزة الاستشعار العديد من الأنواع ومنها المستشعرات الحرارية التي تقيس درجات الحرارة، وتستعمل عادةً في أجهزة إنذار الحرائق. وكذلك المستشعرات اللاسلكية التي تستطيع التواصل لاسلكيًا مع أجهزة أخرى مثل الهواتف الذكية وأجهزة الحاسوب ويشاع استخدامها في انترنت الأشياء.[5][6] تكشف أجهزة استشعار إشغال المباني عن وجود أو عدم وجود أشخاص في غرفة أو مبنى ما، وتستعمل غالبًا في أنظمة التشغيل الآلي التي تتحكم في الإضاءة وأنظمة التدفئة والتكييف والتهوية. وتكشف المستشعرات الموجودة في الكاميرات أيضًا عن الحركة في المباني وتستعمل لأغراض أمنية.[7]

3. البيانات الضخمة Big data

تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات البيانات الكبيرة أو المعقدة التي لا نستطيع التعامل معها بواسطة البرمجيات التقليدية. وتتسم البيانات الضخمة ب3 قيم:

• الحجم، تولد التجارة الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي كميات كبيرة من البيانات.
• التنوع، تتخذ البيانات العديد من الأشكال المختلفة مثل البيانات المنظمة في قواعد البيانات التقليدية، والبيانات غير المنظمة من المستشعرات ووسائل التواصل الاجتماعي كالصور والمستندات ومقاطع الفيديو.
• السرعة، تتولد بيانات جديدة بوتيرة سريعة. [8]

تعتمد المدن على البيانات الضخمة وتربطها مع تقنيات المدن الذكية الأخرى التي تجمع وتعالج وتحلل هذه البيانات. وذلك من أجل اتخاذ القرارات ووضع الخطط المستقبلية بشكل أفضل. [9]

4. تحليل البيانات Data analytics

يقصد بتحليل البيانات عملية فحص مجموعات ضخمة ومعقدة من البيانات. بهدف الكشف عن الأنماط الخفية، والعلاقات المتبادلة، وتوجه السوق، وتفضيلات العملاء، وغيرها من المعلومات التجارية المفيدة. [10] يرتكز تحليل البيانات على اتباع الأساليب الإحصائية والحسابية لدراسة البيانات واستخلاص النتائج المستخدمة لاتخاذ القرارات الحاسمة.[11]

يقسم تحليل البيانات إلى عدّة فئات رئيسية. ومنها:

• التحليلات الوصفية، تركز على تلخيص وتصور ما حدث في الماضي. وتستخدم لتحديد الاتجاهات والأنماط والعلاقات.
• التحليلات التشخيصية، تهدف إلى تحديد أسباب حدوث الأنماط المعينة، وتساعد في معرفة الأسباب الجذرية للمشاكل، أو لفهم العوامل المساهمة في النجاح.
• التحليلات التنبؤية، تعتمد التحليلات التنبؤية على النماذج الإحصائية للتنبؤ بما سيحدث في المستقبل. تتنبأ هذه التحليلات بالطلبات، وتحدد المخاطر، أو تتخذ قرارات بشأن الاستثمارات المستقبلية.
• التحليلات الإرشادية، تحدد هذه التحليلات أفضل مسار للعمل لتحقيق النتائج المرجوة. [12]

يعتبر تحليل البيانات من أبرز تقنيات المدن الذكية، فمن خلال فهم الماضي والحاضر بوسعنا إنشاء مستقبل أفضل. ويتداخل كذلك في عدّة سياقات مثل الذكاء الاصطناعي. ,تُعرَّف الشبكات العصبية الاصطناعية ANNs على أنها نوع من خوارزميات تعلم الآلة المعتمدة على تحليل البيانات. إذ استُمد تصميم الشبكات العصبية من بنية الدماغ البشري. ويمكن تدريبها للتعرف على الأنماط في مجموعات البيانات، ويستفاد منها في تطبيقات كثيرة مثل التنبؤ بشدة الحوادث.[11]

5. الذكاء الاصطناعي AI

يختلف تعريف الذكاء الاصطناعي تبعًا لمجال الدراسة. لكن عمومًا هو فرع من أفرع الحاسوب يهتم ببناء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري مثل اتخاذ القرار، وترجمة اللغات، والتعرف على الكلام. [13] تعرِّف المدن الذكية الذكاء الاصطناعي على أنه الذكاء الذي يظهره كيان اصطناعي بحيث يكون قادرًا على إدراك محيطه ويتخذ إجراءات تقلل من التدخل البشري، وتحقق أهدافه بنجاح في نفس الوقت.

يعمل الذكاء الاصطناعي مع تقنيات المدن الذكية الأخرى في المنزل الذكي لكي يطوّر حياة السكان. على سبيل المثال؛ يقوم بأتمتة المهام كالتحكم بالإضاءة، ودرجات الحرارة. إضافةً إلى ذلك، يدمج الذكاء الاصطناعي نظام التعرف على الوجه في نموذج المنزل الذكي. يساعد ذلك في تحديد إذا ما كان الشخص الموجود في المنزل مقيمًا أو شخصًا غير معروف. من ثم يرسل نظام الإخطار الآلي -الذي يستخدم نظام تلغرام بوت- إشعار إلى صاحب المنزل في حالة دخول شخص مجهول إلى المنزل. كما يوفر التطبيق خيارات إضافية للمستخدم من أجل اتخاذ مزيد من الإجراءات الوقائية كإبلاغ الشرطة مثلًا أو إغلاق الأبواب. [14]

6. تعلم الآلة Machine Learning

يعد تعلم الآلة مجالًا سريع النمو، يتقاطع مع علوم الحاسوب والإحصاء، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين أجهزة الحاسوب من تحسين أدائها تلقائيًا من خلال الخبرة. يحدث ذلك عادةً عن طريق دراسة وبناء خوارزميات التعلم المعتمدة على تحليل البيانات، وبناء نماذج لتمثيل العلاقات بين البيانات المدخلة والمخرجات المطلوبة.[15]

يستعمل تعلم الآلة بطرق مختلفة لتعزيز تطبيقات المدن الذكية، على سبيل المثال؛ يساعد في تحقيق الأمن السيبراني. حيث يتزايد خطر التهديدات الإلكترونية مع نمو شبكات المدن الذكية، ويكشف تعلم الآلة عن تهديدات الأمن السيبراني ويمكن أن يحدد الشذوذ ويمنع الهجمات الإلكترونية بفاعلية في الوقت المناسب. مما يحافظ على أجهزة انترنت الأشياء والبنية التحتية آمنة. [16]

7. انترنت الأشياء IoT

يعد انترنت الأشياء IoT من أهم تقنيات المدن الذكية، والركيزة الأساسية لمجالاتها ال8 الذكية، وهي: الحوكمة، والرعاية الصحية، والبيئة، والاقتصاد، والصناعة، والتنقل، المعيشة والبنية التحتية، والطاقة. ,يشير IoT إلى شبكة عملاقة تربط الأشياء والأشخاص بالانترنت وببعضها البعض وتسمح بجمع وتبادل ومعالجة البيانات. يهدف عمومًا إلى تحديد المواقع، والتتبع، والمراقبة، والتعرف الذكي، والإدارة، إضافةً إلى ربط الأجهزة الذكية ببعضها مثل المستشعرات.[17]

تطور تقنيات المدن الذكية

تحقق المدن الاستفادة القصوى من التقنيات الذكية عندما يتكامل عملها. ويتنامى اليوم تطوير تقنيات المدن الذكية بسرعة مذهلة، فالأدوات المذكورة سابقًا ليست إلا جزءًا من الكثير من التقنيات. وستؤثر بشكل جذري على أسلوب حياتنا ومدننا في المستقبل. وتعد هذه التقنيات والأدوات حصيلة تقدّم البشرية. فمن مدينة أوروك السومرية أول مدينة في العالم المبنية باللبن إلى المدن الذكية اليوم، ومن التطبيق الذي تقرأ منه هذه المقالة إلى الروبوت الذي يجري العمليات الجراحية، يمكنك تخيل حجم هذا التطور.

المصادر

1. Semanticsholar
2. IGI global
3. ResearchGate
4. semanticscholar
5. ResearchGate
6. semanticsholar
7. MDPI
8. SAGE
9. Cornell University
10. semanticsholar
11. ResearchGate
12. National Library of medicine
13. IJCMAS
14. IEEE
15. MDPI
16. National library of medicine
17. ResearchGate