Ennakoinnin uudet työkalut edistävät fiksujen kaupunkien yhteiskehittämistä

Yhdistämällä ennakointia nouseviin teknologioihin, kuten tekoälyyn ja yhdistettyyn todellisuuteen, voidaan edistää älykkäiden ja kestävien kaupunkien kehittämistä yhdessä kaupunkilaisten kanssa.

Älykkäiden kaupunkien kehittäminen edellyttää ennakointia

Mitä ennakointi oikein on? Se on vaihtoehtoisten tulevaisuuksien kartoittamista ja toimenpiteiden suunnittelua, jotta toivottuun tulevaisuuteen päästään. Kaupunkien osalta se on paremman ja kestävämmän yhteiskunnan ihmislähtöistä kehittämistä ja urbaanien haasteiden ratkomista. Kaupunkien kehittäminen on luonteeltaan tulevaisuusorientoitunutta ja systeemistä, eli se vaatii laaja-alaista ja samanaikaista toimintamallien, rakenteiden ja näiden vuorovaikutusten muutosta ja voi vaikuttaa pitkäaikaisesti moneen toimijaan.

Kuinka kaupunkien kehittämisestä voidaan tehdä tulevaisuusorientoitunutta? Aluksi tarvitaan tilanneanalyysi, jonka yhteydessä tunnistetaan kaupungin nykytila sekä millaisia muutosajureita ja trendejä on näköpiirissä.  Seuraavaksi analysoidaan, miten nämä muutosvoimat saattavat vaikuttaa kaupunkiin ja millaisia toimintavaihtoehtoja kaupungilla on. Tunnistettaessa toivottavia tulevaisuuden suuntia on tärkeää ottaa mukaan myös kaupungin asukkaat ja yritykset. Yhteiskehittämisen avulla saadaan monipuolisempi näkemys tarpeista ja ratkaisujen toimivuudesta. Toimeenpanon jälkeen on syytä seurata toimenpiteiden vaikutuksia ja hyödyntää niistä saadut opit toiminnan kehittämisessä.

lykkäätkaupungit

Fiksujen kaupunkien ennakointisykli

 

 Uudet teknologiat ennakoinnin apuna

Uudet teknologiat, kuten tekoälyn ja yhdistetyn todellisuuden keinot, luovat uusia mahdollisuuksia fiksujen kaupunkien ennakointityöhön ja kehittämiseen. Tekoäly voi auttaa tehostamaan kaupunkisuunnittelua ja toimeenpanon älykästä hallintaa. Yhdistetty todellisuus, joka yhdistää virtuaali- ja lisätyn todellisuuden reaalimaalimaan, tekee tulevaisuuden suunnitelmat näkyviksi, ymmärrettäväksi ja helpommin viestittäviksi.

Ennakointitiedon lähteet moninaistuvat tekoälyn auttaessa käsittelemään suuriakin tietomassoja. Tällaisia big datan lähteitä voivat olla kaupunkien jo olemassa olevat, mutta ennakointityössä vielä toistaiseksi huonosti hyödynnetyt tietorekisterit. Toisaalta uutta tietovarantoa kerääntyy kiihtyvää tahtia sensori- ja IoT -teknologian käytön lisääntymisen myötä. Muutama esimerkki liikennevirtojen seurannasta valaissee, miten monenlaisia datanlähteitä kaupungeissa piilee. Kaupungin omiin ajoneuvoihin asennetut sensorit tunnistavat ruuhkat jarrutuksista ja tien kunnon tärinästä. Kaupunkipyörät voidaan valjastaa havainnoimaan ja raportoimaan ilmanlaatua sekä tunnistamaan väylät ja paikat, joita kaupunkipyöräilijät eniten käyttävät tai välttävät eri vuorokauden tai vuodenaikoina. Liikennevaloihin asennetut sensorit laskevat auto- ja kevyen liikenteen määrää vuorokauden ympäri. Linja-autojen matkakortit kertovat, mistä matkustajat nousevat kyytiin. Toistaiseksi ei pystytä seuraamaan, missä he jäävät pois, mikä olisi sekin arvokasta tietoa. Näiden passiivisten tiedonkeruumenetelmien lisäksi kaupunkilaisia voidaan teknologian keinoin myös osallistaa tiedon keruuseen esimerkiksi vuorovaikutteisen karttakäyttöliittymän (kuten suomalainen Maptionnaire) avulla.

Näitä tietomassoja voidaan hyödyntää sekä lyhyen että pitkän aikavälin suunnitteluun. Pysyäksemme liikenteen parissa, vuoden aikana hoidettava tiestön kunto käy lyhyen aikajänteen esimerkistä. Kaupungin ylläpitotehtävissä auttaa älykäs kunnossapitojärjestelmä, jossa kohteet viestivät IoT-teknologian avulla itsenäisesti ja jopa ennakoivasti huollon tarpeesta. Yhdistetyn todellisuuden visualisoinnit toimivat kenttähuollon tukena huoltotehtävissä. Älykäs liikenteenohjausjärjestelmä oppii ennakoimaan huolto- ja poikkeustilanteet, kuten kadunrakennustyöt ja kaupunkitapahtumat, ja muistaa, miten liikenteenohjaus aiemmin vastaavissa tilanteissa on järjestetty. Myös kaupunkilaiset voivat ilmoittaa havaituista vioista avoimen vikaraportointiportaalin kautta.

Pitkällä aikajänteellä ei muutu vain teiden kunto vaan myös käytetyt reitit, sillä ajan kuluessa väestömäärän muutos suuntaan tai toiseen muuttaa koko kaupunkirakennetta. Pitkän aikavälin suunnittelussa onkin erityisen tärkeää huomioida myös kaupungin rajojen ulkopuolella tapahtuvia kehityskulkuja. Esimerkiksi kaupungin väestön muutokseen vaikuttavat niin kansallisen tason trendit (työllisyys, talouden suhdanteet) kuin globaalin tason tapahtumat (ilmastonmuutos, sodat). Pitkän aikavälin suunnittelussa tarvitaankin hiljaisten signaalien tunnistamista ja laajempaa horisontin skannausta. Tällaista ennakointia on tyypillisesti tehty monialaisena asiantuntijatyönä, yhtenä esimerkkinä Turun keskustavisio 2050. Tekoälyyn perustuva ennakointirobotti saattaa pian laatia automaattisia tulevaisuusprojektioita ja skenaarioaihioita, joita kaupunkisuunnittelijat, asukkaat ja muut kaupunkitilan asiantuntijat voivat ottaa jatkokehittelyjen pohjaksi. Tulevaisuuden kaupunkiympäristön vaihtoehtoja voidaan visualisoida yhdistetyn todellisuuden avulla kaupunkilaisille ja päätöksentekijöille. On kuitenkin tärkeää muistaa, että kaupungin älykkyys ei perustu pelkkään teknologiaan. Se tarkoittaa myös sitä, että kaupunkilaiset osallistuvat aktiivisesti fiksujen tavoitteiden määrittämiseen ja toteuttamiseen

Lue lisää: White Paper : Smart City – From vision to reality

halonen_minna
Minna Halonen
Research Scientist
minna.halonen(a)vtt.fi

 

sundqvistandberg
Henna Sundqvist-Andberg
Senior Scientist
henna.sundqvist-andberg(a)vtt.fi

Leave a Reply

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.