Kai kas nors ištaria žodžių junginį „išmanusis miestas”, dažniausiai įsivaizduoja futuristinius dangoraižius su holografiniais ekranais ir skraidančius automobilius. Realybė kur kas nuobodesnė, bet tuo pačiu daug įdomesnė – tai apie jutiklius šiukšlių konteineriuose, algoritmus, kurie reguliuoja šviesoforus, ir duomenų srautus, kuriuos retai kas iš mūsų pastebi. Kaip IT specialistui, man šita tema patinka būtent dėl to – čia susikerta viskas: IoT, debesų kompiuterija, duomenų analitika, kibernetinis saugumas ir dar šiek tiek urbanistikos.
Kas iš tikrųjų slypi po „išmanaus miesto” etikete
Techniškai kalbant, išmanusis miestas – tai infrastruktūra, kurioje fiziniai objektai (žibintai, konteineriai, vandentiekio vamzdžiai, transporto priemonės) yra sujungti su skaitmeniniu sluoksniu per jutiklius ir tinklo protokolus. Duomenys renkami realiu laiku, siunčiami į centralizuotas ar paskirstytas sistemas, ten apdorojami ir grąžinami kaip sprendimai – automatinis apšvietimo reguliavimas, eismo srautų perskirstymas, ar tiesiog pranešimas komunalininkams, kad reikia ištuštinti konteinerį.
Svarbu suprasti, kad tai nėra vienas produktas, kurį galima nusipirkti ir įdiegti per savaitę. Tai greičiau ekosistema, sudaryta iš dešimčių skirtingų posistemių, kurie kartais net nebendrauja tarpusavyje – ir čia prasideda tikri iššūkiai. Vieno miesto transporto departamentas gali naudoti visiškai kitokią platformą nei aplinkosaugos skyrius, o suderinti šiuos duomenų srautus į vieną nuoseklią sistemą – tai jau atskiras architektūrinis galvos skausmas.
IoT jutikliai – miesto nervų sistema
Jeigu reikėtų išskirti vieną technologiją, be kurios visa ši koncepcija tiesiog neveiktų, tai būtų daiktų internetas. Šiandien jutikliai matuoja beveik viską: oro kokybę, triukšmo lygį, žmonių srautus stotelėse, laisvas parkavimo vietas, net vandens nuotėkius vamzdynuose dar prieš tai, kai atsiranda matoma avarija.
Technine prasme, čia dažniausiai naudojami LPWAN tipo tinklai – LoRaWAN arba NB-IoT, kurie leidžia jutikliams siųsti nedidelius duomenų paketus dideliais atstumais, sunaudojant minimalų energijos kiekį. Baterija tokiame jutiklyje gali veikti kelerius metus, kas praktiniu požiūriu yra kritiškai svarbu – niekas nenori kas savaitę lipti keisti baterijų tūkstančiuose šviesoforų.
Įdomu tai, kad jutiklių kaina per pastarąjį dešimtmetį krito taip smarkiai, jog šiandien nedidelis miestas gali sau leisti apstatyti visą centrinę dalį stebėjimo įranga už palyginti nedidelį biudžetą. Problema atsiranda vėliau – kai reikia visus tuos duomenis kažkur saugoti, apdoroti ir, svarbiausia, padaryti su jais ką nors prasmingo.
Duomenys be analitikos – tik triukšmas
Čia dažnai daroma klaida – miestai investuoja į infrastruktūrą, bet pamiršta apie analitinį sluoksnį. Turėti milijoną jutiklių, siunčiančių duomenis kas minutę, neduoda jokios naudos, jei niekas tų duomenų neinterpretuoja.
Realiuose projektuose dažniausiai naudojami keli lygiai:
- Edge computing – dalis apdorojimo vyksta pačiame jutiklyje ar netoliese esančiame mazge, kad sumažintų latenciją ir tinklo apkrovą.
- Debesijos platformos – tokios kaip AWS IoT, Azure IoT Hub ar Google Cloud IoT – kaupia ir agreguoja duomenis iš visų šaltinių.
- Mašininio mokymosi modeliai – prognozuoja, pavyzdžiui, kada tam tikroje gatvėje susidarys spūstis, remiantis istoriniais duomenimis ir realaus laiko srautu.
Praktikoje tai reiškia, kad šviesoforas nebe tiesiog perjungia spalvą pagal fiksuotą laikmatį, o realiai reaguoja į tai, kiek automobilių šiuo metu stovi eilėje. Barselona, viena iš dažniausiai minimų pavyzdžių, tokiu būdu sumažino eismo grūstis keliuose rajonuose apie 20 procentų – ir tai nėra rinkodaros skaičius, o realiai išmatuotas efektas.
Kibernetinis saugumas – silpniausia grandis
Kai kalbame apie tūkstančius sujungtų įrenginių, veikiančių viešoje erdvėje, saugumo klausimas tampa ne teoriniu, o egzistenciniu. Jutiklis, pastatytas gatvėje, fiziškai pasiekiamas bet kam. Jeigu jo programinė įranga nepakankamai apsaugota, jis gali tapti įėjimo tašku į visą miesto tinklą.
2021 metais buvo aptikta pažeidžiamumų viešojo apšvietimo valdymo sistemose keliuose Europos miestuose – teoriškai užpuolikas galėjo išjungti gatvių apšvietimą ištisuose rajonuose. Tai nėra hipotetinė grėsmė, o realus rizikos scenarijus, kurį architektai privalo numatyti dar projektavimo stadijoje.
Praktiniai saugumo principai, kuriuos verta žinoti kiekvienam, kas dirba prie tokių projektų:
- Segmentuoti tinklus – kritinė infrastruktūra (elektra, vanduo) turi būti fiziškai ar loginiu atveju atskirta nuo mažiau svarbių sistemų.
- Naudoti šifravimą duomenims tiek judėjime, tiek ramybėje – tai atrodo bazinis dalykas, bet daugelis IoT diegimų vis dar to nedaro dėl energijos taupymo priežasčių.
- Reguliariai atnaujinti firmware – kas praktiškai sudėtinga, kai kalbama apie dešimtis tūkstančių išsibarsčiusių įrenginių.
- Numatyti „fail-safe” scenarijus – jei sistema patiria sutrikimą, ji turi grįžti į saugią būseną, o ne sustoti chaotiškai.
Transportas – ten, kur pokyčiai matomiausi
Iš visų miesto sektorių, transportas tikriausiai yra sritis, kurioje išmaniosios technologijos duoda greičiausiai apčiuopiamus rezultatus. Adaptyvūs šviesoforai, realaus laiko viešojo transporto sekimas per API, integruotos mokėjimo sistemos, kurios veikia vienu QR kodu autobuse, metro ir dviračių nuomoje – visa tai jau nebe ateities scenarijus, o kasdienybė daugelyje Europos sostinių.
Vilniuje, pavyzdžiui, viešojo transporto realaus laiko duomenys pasiekiami per atviras API sąsajas, kuriomis naudojasi trečiųjų šalių aplikacijos. Tai geras pavyzdys, kaip atviri duomenys (open data) gali sukurti visą ekosistemą aplink save – miestas neinvestuoja į kiekvieną galimą aplikaciją, o tiesiog atveria duomenų prieigą ir leidžia rinkai pačiai kurti sprendimus.
Kita kryptis, kuri sparčiai vystosi – autonominio transporto integracija su miesto infrastruktūra. Automobiliai, kurie „kalbasi” su šviesoforais per V2X (vehicle-to-everything) protokolus, gali gauti informaciją apie signalo pasikeitimą dar prieš tai, kai vairuotojas jį pamato. Tai kol kas eksperimentinė stadija, bet keliuose Vokietijos ir Nyderlandų miestuose jau vyksta realūs bandymai.
Duomenų privatumas – dilema, kurios niekas nemėgsta spręsti
Kuo daugiau jutiklių, tuo daugiau duomenų apie žmones, net jei tai nėra tiesioginė intencija. Kamera, skirta skaičiuoti pėsčiuosius, techniškai gali būti panaudota ir sekimui. Wi-Fi jutikliai, renkantys anoniminius MAC adresus telefonų sekimui srautų analizei, teoriškai gali būti dekonstruoti iki individualaus lygio, jei duomenys nepakankamai apsaugoti ar anonimizuoti.
Čia GDPR Europoje suvaidina reikšmingą vaidmenį – kiekvienas duomenų rinkimo projektas turi turėti aiškų teisinį pagrindą, o duomenys turėtų būti anonimizuojami kuo anksčiau proceso metu, geriausiai – edge lygyje, dar prieš siunčiant juos į centrinę sistemą. Tai kartais prieštarauja verslo logikai, nes daugiau surinktų duomenų teoriškai reiškia geresnę analitiką, bet praktiškai tenka rasti balansą tarp naudingumo ir žmonių teisių į privatumą.
Ką tai reiškia paprastam miesto gyventojui
Visos šitos technologijos galiausiai turėtų pasitarnauti vienam tikslui – padaryti kasdienį gyvenimą patogesnį. Praktikoje tai reiškia mažiau laiko, praleisto spūstyse, švaresnį orą, greitesnį reagavimą į komunalines avarijas ir skaidresnį biudžeto naudojimą, nes duomenys leidžia tiksliau matuoti, kur pinigai tikrai reikalingi.
Kita vertus, ne visi pokyčiai vyksta sklandžiai. Dažna problema – technologija diegiama „iš viršaus”, be pakankamo bendruomenės įtraukimo, ir gyventojai tiesiog nesupranta, kodėl staiga jų gatvėje atsirado kamera ar kodėl parkavimo kaina keičiasi priklausomai nuo paros meto. Skaidrumas ir komunikacija čia svarbesni nei pati technologija – geriausias algoritmas nieko nereiškia, jei žmonės juo nepasitiki.
Vietoje pabaigos: ką verta įsidėmėti, jei domitės šia tema rimčiau
Jeigu norėtumėte pradėti gilintis į išmaniųjų miestų tematiką rimčiau – ar tai būtų profesiniu, ar tiesiog smalsumo lygmeniu – keletas konkrečių krypčių, į kurias verta atkreipti dėmesį:
- Pasidomėkite atvirais miesto duomenų portalais – dauguma didesnių miestų (įskaitant Vilnių) turi viešai prieinamus API, per kuriuos galima pačiam pasižiūrėti, kaip realiai atrodo transporto ar oro kokybės duomenys.
- Sekite LoRaWAN ir NB-IoT bendruomenes – čia vyksta didžioji dalis realaus techninio darbo, ne konferencijų prezentacijose, o forumuose ir GitHub projektuose.
- Nevertinkite technologijos atskirai nuo teisinio konteksto – GDPR, kibernetinio saugumo direktyvos (pavyzdžiui, NIS2) tiesiogiai formuoja, kaip tokie projektai gali būti įgyvendinami praktiškai.
- Žiūrėkite į konkrečius pavyzdžius, o ne rinkodarinius pareiškimus – Barselona, Amsterdamas, Singapūras turi realiai išmatuojamus rezultatus, kuriuos galima rasti akademinėje literatūroje, ne tik miesto tinklalapiuose.
Galiausiai, išmanusis miestas nėra baigtinis projektas su aiškia pabaigos data – tai nuolat besikeičianti sistema, kuri auga kartu su technologijomis ir gyventojų poreikiais. Kas šiandien atrodo pažangu, po penkerių metų bus standartas, o šiandienos standartas – jau seniai pamirštas eksperimentas. Svarbiausia, ką reikėtų atsiminti – technologija čia tik įrankis, o tikras tikslas visada lieka tas pats: padaryti miestą vieta, kurioje patogiau, saugiau ir sąžiningiau gyventi visiems, ne tik tiems, kurie moka skaityti duomenų analitikos ataskaitas.
