کاربرد هوش مصنوعی و دیپ لرنینگ در شهرهای هوشمند (مدیریت ترافیک، انرژی و پسماند)

شهرهای هوشمند به عنوان راهکاری نوین برای مدیریت پیچیدگی های زندگی شهری، در سال های اخیر به یکی از اولویت های مهم در حوزه سیاست گذاری و توسعه پایدار تبدیل شده اند. رشد سریع جمعیت شهری و افزایش مصرف انرژی، تولید پسماند و مشکلات ترافیکی، چالش هایی اساسی برای مدیریت شهری ایجاد کرده است. در این میان، هوش مصنوعی و به ویژه یادگیری عمیق (Deep Learning) توانسته اند نقش تعیین کننده ای در بهینه سازی فرآیندها و ارتقای کیفیت زندگی ایفا کنند. هوش مصنوعی با تحلیل کلان داده های شهری، الگوسازی رفتاری و پیش بینی الگوهای مصرف یا ترافیک، بستری کارآمد برای مدیریت هوشمند فراهم می آورد. به طور خاص، یادگیری عمیق به عنوان یکی از پیشرفته ترین شاخه های هوش مصنوعی قادر است با استفاده از شبکه های عصبی پیچیده، حجم عظیمی از داده های غیرساختاری مانند تصاویر دوربین های شهری، داده های سنسورها و اطلاعات شهروندان را پردازش کند و راهکارهای دقیق و پویا ارائه دهد. این مقاله به بررسی نقش و کاربردهای هوش مصنوعی و دیپ لرنینگ در سه حوزه کلیدی مدیریت ترافیک، انرژی و پسماند در شهرهای هوشمند می پردازد و نشان می دهد که چگونه این فناوری ها می توانند به تحقق توسعه پایدار و افزایش رفاه شهروندان کمک کنند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری عمیق ، شهر هوشمند ، مدیریت ترافیک ، انرژی ، مدیریت پسماند ، توسعه پایدار