Отвъд „умния“ град е богатият на информация град, представен с интелигентни модели, които подпомагат планирането, проектирането, симулирането и анализа на всички измерения на града, използвайки потенциала на големите данни и изкуствения интелект.

Научните изследвания в темата „Градове на бъдещето” са фокусирани в следните области.

Семантично обогатените 3D градски модели са фундаментална основа за създаването на цифрови двойници на градовете. Те осигуряват цифрово представяне на градските райони и улесняват следващите анализи и симулации като например симулации на разпространение на замърсители, шум и вятър, анализ на енергийна ефективност и др., които изискват поставяне на архитектурния дизайн и градската среда в контекст (например анализ на зрителните коридори и засенчване, откриване на колизии при окабеляване и тръбопроводи под земята, въздействие на вятъра върху фасадите на сградите). Разработването на семантично богати 3D градски модели включва следните насоки за изследване:

• Консистентност между модели
• Семантична оперативна съвместимост на данни
• Качество и управление на данните

Семантично богатите 3D градски модели отключват потенциала на алгоритмите и техниките за гео-пространствен изкуствен интелект (Geospatial Artificial Intelligence – GeoAI), свързан с географско откриване на знания от пространствени големи данни и отвъд това. GeoAI съчетава силните страни на науката за пространствените данни и изкуствения интелект за справяне с реални проблеми чрез прилагане на интердисциплинарен подход (съчетаване на различни научни области, включително компютърни науки, пространствени науки, строително инженерство, архитектурен дизайн, статистика, машинно самообучение и др.). Методите и подходите от науката за пространствените данни следват жизнения цикъл на големите данни, включвайки стъпки за управление на данните, тяхната интеграция, моделиране, анализ и визуализация.

Необходимо е разработването на усъвършенствани методи за симулация и визуализация, които да прогнозират бъдещото поведение на градската среда и да визуализират както качествени, така и количествени данни, като представят социални и екологични параметри, влияещи върху качеството на живот на хората. Симулациите подпомагат градското планиране чрез представяне на важни градски характеристики и рискови сценарии като микроклимат, комфорт спрямо вятъра, качество на въздуха, наводнения, излагане на шум и електромагнитно поле. Предизвикателство е да се намери подходящо ниво на визуализация на данните (ниво на детайлност и ниво на абстракция), както и абстракция на представяне, без да се губи богатството на информацията. Новите методи и инструменти се разработват, осигурявайки комбинация от наблюдения в реалния свят и експерименти с виртуална реалност, прилагайки както физиологични, така и поведенчески техники, насочени към различни сетива като зрение, слух, допир и движение.

Повече за научноизследователската работа в тази приложна област ще намерите на: http://city.gate-ai.eu/

 

Цел

Проектът Европейски CitiVerses обединени за приобщаване (CU) представлява трансформиращ скок в градските цифрови иновации, предлагайки приобщаващ, достъпен цифров двойник, съобразен с нуждите на широкото разнообразие от граждани и посетители – без значение от възрастта или способностите. Чрез интегрирането на най-съвременните технологии с ориентиран към потребителя и универсален дизайн, тази инициатива поставя нов еталон за интелигентно и устойчиво градско развитие в съответствие с цифровата стратегия на ЕС. Нашият подход на сътрудничество, съчетаващ експертен опит в различни сектори и държави, се стреми към  мащабируем, възпроизводим модел, който подобрява качеството на живот и стимулира цифровото приобщаване в цяла Европа.

Партньорство

•  LINDHOLMEN SCIENCE PARK AKTIEBOLAG SE 2 Gbg&Co GÖTEBORG & CO AB SE
• OurNormal OUR NORMAL ASSOCIATION SE
• PointLabs THE POINT LABS S.R.L. RO
• Virt Design VIRTUELL DESIGN I SKANE AB SE
• RISE RISE RESEARCH INSTITUTES OF SWEDEN AB SE
• TWENTE UNIVERSITEIT TWENTE NL
• Iceberg+ ICEBERG PLUS SRL RO
• BE GOTEBORG GOTEBORGS KOMMUN SE
• SOFTSERVE SOFTSERVE POLAND SP ZOO PL
• Liseberg LISEBERG AKTIEBOLAG SE
• FutureMemories Future Memories AB SE
• VGR VÄSTRA GÖTALANDSREGIONEN SE
• GU Handels GOETEBORGS UNIVERSITET SE 15 CHALMERS CHALMERS TEKNISKA HOGSKOLA AB SE
• Yrgo Göteborgs Stad Yrgo, högre yrkesutbildning SE
• Kungsbacka Kungsbacka kommun SE

Дейности

В проекта CU съществуващ параметричен цифров двойник ще претърпи значително подобрение, развивайки се в инструмент, достъпен за по-широка аудитория. Проектът защитава принципите на универсалния дизайн, като гарантира полезността и достъпността на цифровия двойник за всички граждани, като по този начин въплъщава визията на ЕС за отворена, приобщаваща цифрова инфраструктура. Този ангажимент включва привеждане в съответствие с ключови политики на ЕС като Зелената сделка, цифровия преход и стратегията на ЕС за данните, което допълнително подчертава значението и въздействието на проекта.

Цел

FLEdge има за цел да разработи йерархична система за управление на енергийната гъвкавост, базирана на разпределена и децентрализирана архитектура, с нов основен елемент – устройство за управление на енергията Edge (EEM).

Партньорство

Проектът се изпълнява в партньорство със следните организации:

• Международен университет в Солун (IHU), Гърция (Координатор)
• KINNON LEGAL SERVICES S.R.L. (KINNON), Румъния
• Технически университет Чалмърс (CHALMERS), Швеция
• Столична община (София), България
• ELERING AS, Естония
• Sätt Färg På Göteborg Ekonomisk Förening (SFPG), Швеция
• Енергомонитор България ЕООД (Енергомонитор), България
• Thermo-Logic AB (Thermologic), Швеция
• Институт FinEst Centre for Smart Cities

Дейности

Проектът FLEdge е насочен към разработването на иновативна йерархична система за управление на енергийната гъвкавост, използваща разпределена и децентрализирана архитектура. В основата на проекта е новото устройство за управление на енергията на ниво Edge (EEM), което използва усъвършенствани технологии за изкуствен интелект и обработка на данни за оптимизиране на енергопотреблението както на ниво сграда, така и на ниво град. Чрез интегриране на инструменти като краткосрочно прогнозиране на енергийното натоварване и хибридни AI рамки, FLEdge цели да развие научните познания в областта на интелигентните енергийни системи, да се справи с предизвикателствата на устойчивото управление на енергията в урбанизирана среда и да стимулира иновациите в сферата на енергийната гъвкавост.

Проектът FLEdge значително ще подпомогне прехода към устойчиво управление на енергията в урбанизирана среда, като адресира предизвикателства като интеграция на възобновяеми енергийни източници, променливост на търсенето и енергийна ефективност. Чрез внедряване на инструменти, задвижвани от изкуствен интелект, като цифрови двойници, предсказуемо управление на енергията и технологии за управление на енергията на ниво „edge“ устройство, проектът цели да оптимизира използването на енергия, да намали въглеродните емисии и да насърчи интегрирането на възобновяеми енергийни източници.