[論文レビュー] City-Scale Intelligent Systems and Platforms

Klara Nahrstedt, Christos G. Cassandras+1 more|arXiv (Cornell University)|May 4, 2017

Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)参考文献 3被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、都市化の課題に応じて、都市規模のインテリジェントシステムの設計・リノベーション・運用のための科学的・データ駆動型フレームワークを提案する。持続可能なメガシティの管理を目指し、高度なコンピューティング、センシング、分析技術を統合することで、インfraストラクチャーのレジリエンス、環境影響、市民の健康福祉を強調するスマートシティプラットフォームの実現を提唱する。

ABSTRACT

As of 2014, 54% of the earth's population resides in urban areas, and it is steadily increasing, expecting to reach 66% by 2050. Urban areas range from small cities with tens of thousands of people to megacities with greater than 10 million people. Roughly 12% of the global population today lives in 28 megacities, and at least 40 are projected by 2030. At these scales, the urban infrastructure such as roads, buildings, and utility networks will cover areas as large as New England. This steady urbanization and the resulting expansion of infrastructure, combined with renewal of aging urban infrastructure, represent tens of trillion of dollars in new urban infrastructure investment over the coming decades. These investments must balance factors including impact on clean air and water, energy and maintenance costs, and the productivity and health of city dwellers. Moreover, cost-effective management and sustainability of these growing urban areas will be one of the most critical challenges to our society, motivating the concept of science- and data-driven urban design, retrofit, and operation-that is, "Smart Cities".

研究の動機と目的

• 2030年までに世界人口の66％が都市に住むと予測される都市化の増大に伴う挑戦に対処する。
• 環境的、経済的、社会的要因のバランスを考慮しながら、数兆ドル規模の都市インフラ投資の必要性に対処する。
• 持続可能性、効率性、快適性を確保するため、科学的・データ駆動型の都市計画を推進する。
• 都市インフラのリアルタイム監視、適応的管理、長期的レジリエンスを可能にするインテリジェントシステムおよびプラットフォームを開発する。
• 統合されたセンシング、モデリング、意思決定システムを通じて、反応的管理から予防的管理への移行を支援する。

提案手法

• 多様な都市センサーおよびシステムからのデータを統合する都市規模のインテリジェントシステムフレームワークを提唱する。
• 計算モデリングおよびシミュレーションを活用して、さまざまなシナリオ下での都市システムの挙動を予測する。
• 交通、エネルギー、水、建物ネットワークからのマルチスケールデータを統合し、統一された都市データプラットフォームに統合する。
• リアルタイムデータに基づく動的インフラ管理のため、適応的制御および最適化技術を適用する。
• データ収集、分析、システム制御のフィードバックループを活用し、継続的改善およびレジリエンスを実現する。
• 異種の都市システムおよびステークホルダー間の統合を可能にするために、相互運用性と標準化を重視する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにしてデータ駆動型および科学的アプローチを用いて、大規模都市インフラを持続可能に設計・管理できるか？
• RQ2 都市レジリエンスのための都市規模のインテリジェントシステムを実現するために、どのようなアーキテクチャ的・技術的要素が必要か？
• RQ3 都市システムは、環境影響を低減すると同時に快適性と効率性を向上させるために、どのようにリノベーション・運用できるか？
• RQ4 統合されたデータプラットフォームとリアルタイム分析は、予防的都市管理を可能にするために果たす役割は何か？
• RQ5 スマートシティプラットフォームは、急成長を続ける都市地域において、経済的、環境的、社会的目標をどのようにバランスさせるか？

主な発見

• 都市化は、2030年までに10兆ドルを超える都市インフラの更新・拡張に必要な投資を引き起こしている。
• 現在28か所あるメガシティは、2030年までに少なくとも40か所に増加すると予測され、インテリジェント都市システムの焦点として極めて重要である。
• スマートシティプラットフォームは、エネルギー使用の最適化、排出量の削減、インfraストラクチャーのレジリエンス向上を通じて、都市の持続可能性を顕著に向上させられる。
• 交通、水、エネルギー、建物システム間のデータ統合により、より効果的な都市計画およびリアルタイム意思決定が可能になる。
• 本フレームワークは、リアルタイムセンシング、予測モデリング、適応的制御を組み合わせることで、予防的都市管理を支援する。
• スケーラブルな都市規模のインテリジェントシステムの展開には、相互運用性と標準化されたデータモデルが不可欠である。