Daugybė žmonių, gyvendami arti vienas kito, galėjo lengviau keistis idėjomis ir gėrybėmis, miestų turguose susitikdavo žmonės iš skirtingų šalių ir kultūrų, juos pasiekdavo žinios apie kitus pasaulio įvykius. Kita vertus, miestuose daug lengviau plito įvairios ligos, jų gyventojai dažnai labiau nukentėdavo per karą ir negandas. Visa tai – ir teigiami, ir neigiami aspektai – nuo pat pradžių darė miestus sudėtingomis ekosistemomis, ir laikui bėgant jos tik sudėtingėjo.
Per pastaruosius kelis dešimtmečius miestų ekosistemos išgyvena gerokai didesnį pokytį nei per ankstesnius šimtmečius. Išmaniosios sistemos padeda daug geriau nei bet kada anksčiau stebėti, reguliuoti ir planuoti, kaip vystosi miestai.
Stebėjimas
Norėdami geriau valdyti miestą, pirmiausia turime jį suprasti – surinkti ir apdoroti įvairiausius duomenis apie jame vykstančius procesus. Tai daroma jau labai seniai: gyventojų surašymai, mokesčių rinkėjų ataskaitos, policijos suvestinės – visa tai suteikia informacijos. Tačiau gauti tokius duomenis dažnai užtrunka, tad ir jais paremti sprendimai gali vėluoti.
2008⎯2009 metais prie interneto jau buvo prijungta daugiau prietaisų nei internetą naudojančių žmonių.
Prieš maždaug dešimt metų situacija pradėjo sparčiai keistis. To priežastis – daiktų internetas. Taip vadinamas tinklas, jungiantis įvairiausius prietaisus: nuo įprastų kompiuterių ir išmaniųjų telefonų iki buities įrenginių, automobilių ir daugybės jutiklių. Skaičiuojama, kad maždaug 2008⎯2009 metais prie interneto jau buvo prijungta daugiau prietaisų nei internetą naudojančių žmonių, ir šis santykis vis didėja. Tokia sistema leidžia rinkti duomenis automatiškai ir beveik realiuoju laiku.
Duomenys renkami labai įvairiai. Pavyzdžiui, išmanusis laikrodis ar koks kitas jutiklis gali jūsų telefonui siųsti duomenis apie nueitus žingsnius, sudegintas kalorijas, širdies ir plaučių veiklą ir taip toliau.
Name ar bute išdėstyti jutikliai gali sekti (ir reguliuoti) elektros sąnaudas, patalpų temperatūrą ar dulkių kiekį ore. Šiuos jutiklius galima panaudoti ir viso miesto sistemoms stebėti, tereikia, kad jie siųstų informaciją į bendrą sistemą. Prie jų pridėjus specialiai skirtus jutiklius, įrengtus įvairiose miesto vietose, gaunamas tankus ir daugialypis tinklas, ir jis siunčia visokiausią informaciją.
Daug informacijos yra gana paprasta, bet tikrai svarbi. Pavyzdžiui, oro sąlygų stebėjimas: apima ir meteorologinę informaciją, pavyzdžiui, temperatūrą, drėgmę, debesuotumą, kritulius, ir žmonių keliamus pokyčius, tokius kaip užterštumas įvairiomis dulkėmis ar mikroskopiniais teršalais. Teršalai greitai sklaidosi ore, tad skirtingose miesto vietose ar skirtingu metu oro kokybė gali būti labai nevienoda, ir jos stebėti, neturint daugybės jutiklių, beveik neįmanoma. Išmaniųjų namų jutikliai arba komunalinių paslaugų įmonių įrengti prietaisai rodo realų elektros, vandens ar interneto ryšio srautą.
Labai daug duomenų suteikia išmanieji telefonai. Šiandien juos turi dauguma žmonių, bent jau Vakarų pasaulio šalyse, taigi ir Lietuvoje. Nemažai naudotojų laiko įjungtą padėties sekimą, o net jei to nedaro, telefono buvimo vietą galima apytikriai nustatyti pagal tai, prie kurių ryšio bokštų jis prisijungęs. Tai suteikia puikią galimybę matuoti žmonių ir transporto srautus, vertinti spūstis gatvėse, masinių renginių lankomumą ir panašius dalykus.
Tobulėjant stebėjimo įrangai, kyla ir vis įdomesnių idėjų, kokią informaciją rinkti. Pavyzdžiui, jau porą metų Vilniuje praeivius stebi kameros, fiksuojančios kūno temperatūrą, kvėpavimą, širdies dažnį. Programinė įranga automatiškai vertina žmonių emocijas. Įranga leidžia suprasti, kaip jaučiasi vilniečiai ir miesto svečiai skirtingu metu įvairiose vietose. Akivaizdu, kad tokios žinios gali padėti geriau planuoti veiklas mieste.
Detalūs ir vis gausėjantys stebėjimai kelia ir pagrįstą nerimą: kaip užtikrinti asmenų privatumą, jų duomenų saugumą? Pagaliau, kuriuos duomenis galima sieti su atskirais žmonėmis, o kurie turėtų būti anoniminiai? Daugelyje šalių egzistuoja kreditingumo skaičiavimo sistemos, kuriomis remiantis vertinamos žmogaus galimybės mokėti paskolą ar nuomą. Gausesni duomenys leidžia tai įvertinti tiksliau, kita vertus, sistemą kontroliuojančios institucijos gali turėti milžinišką įtaką žmonių gyvenimui.
Kita vertus, sistemą kontroliuojančios institucijos gali turėti milžinišką įtaką žmonių gyvenimui.
Štai Kinijoje prieš kelerius metus paleista vadinamoji socialinio kredito sistema: vertinamas įvairiausias žmonių elgesys, ir už jį jiems gali būti suteiktos privilegijos arba, priešingai, pritaikytos sankcijos, pavyzdžiui, draudimai skraidyti ar įstoti į universitetą. O blogas elgesys yra, toli gražu, ne tik paskolų nemokėjimas. Tai gali būti ir eismo taisyklių pažeidimai ar net kritiški pasisakymai apie valdančiąją komunistų partiją. Vakarų pasaulyje tokių sistemų kol kas nėra. Kad viskas taip ir liktų, svarbu tinkamai prižiūrėti duomenų rinkimo ir apdorojimo iniciatyvas, tai yra stengtis, kad visi duomenys liktų anonimiški, o jais paremti sprendimai būtų daromi ne aklai, bet įvertinant galimas neigiamas pasekmes.
Analizė ir planavimas
Apdoroti milžiniškus duomenų srautus, rasti juose tikrai naudingos informacijos, pastebėti tendencijas – nelengva užduotis. Žmogui ji tikrai neįveikiama, nes mūsų smegenys tiesiog nesugebėtų suvaldyti dešimčių tūkstančių informacijos gabaliukų, kas sekundę atskriejančių iš mieste esančių stebėjimo sistemų. Laimei, šį procesą daugiausia taip pat galima automatizuoti.
Didžiųjų duomenų koncepcija išaugo kartu su daiktų internetu ir įvairiausia iš prijungtų prietaisų ateinančia informacija. Miestai – tikrai ne išimtis. Daugybė specializuotų algoritmų sistemina duomenis, pažymi juos raktiniais žodžiais, kad būtų galima greitai rasti, padeda juos vizualizuoti. Dažnai tam pasitelkiami superkompiuteriai – daugybę procesorių turintys ir išskirtinai greitai duomenis apdoroti galintys įrenginiai. Itin vertinga yra ir atvirųjų duomenų koncepcija – visi surenkami duomenys ar bent didelė jų dalis daromi viešai prieinami visiems norintiesiems, taigi duomenų apdorojimo ar panaudojimo sprendimus gali siūlyti ne tik miesto institucijos ar jų pasamdytos įmonės, bet ir entuziastai iš šalies. Įvairiuose miestuose rengiami hakatonai, skirti duomenims išnaudoti.
Beje, Vilniuje jau kelerius metus vyksta „Hack4Vilnius“. Atvirumas leidžia įmonėms, sukūrusioms sprendimus viename mieste, juos nesunkiai pritaikyti ir kituose. Vienas lietuviškas sėkmės pavyzdys yra „Trafi“ – viešojo transporto sekimo programėlė, pritaikyta ne tik įvairiuose Lietuvos miestuose, bet ir Latvijoje, Estijoje, Turkijoje, Ispanijoje, net Brazilijoje.
Viešasis transportas yra viena sričių, puikiai iliustruojančių du pagrindinius išmaniųjų sistemų poveikius miestui. Pirmasis poveikis yra pagalba orientuotis mieste, antrasis – galimybė geriau jį valdyti.
Pavyzdžiui, programėlė „Trafi“ suteikia galimybę planuoti kelionę mieste, naudojantis realiojo laiko informacija apie viešojo transporto priemonių judėjimą, spūstis ir avarijas, iškviesti taksi, nusipirkti bilietus ir taip toliau. Daugybė funkcijų, kurias seniau reikėdavo atlikti atskirai, sujungtos į vieną, taigi taip sutaupoma žmonėms daug laiko. Panašiai mieste vykstančių procesų duomenys padeda suprasti energijos poreikį, aptikti komunikacijų tinklų gedimus, reaguoti į stichines nelaimes ar avarijas ir daryti daugybę kitų veiksmų. Kartais naudos gauna tiesiog miesto gyventojai, kartais – savivaldybė ar jai pavaldžios institucijos, tačiau bet kuriuo atveju miesto gyvenimas vyksta sklandžiau.
Antrasis poveikis – miesto funkcijų planavimas. Turėdami žinių apie vykstančius procesus, miesto vadovai gali juos pakeisti arba vystyti, kad būtų efektyviau ir patogiau miestiečiams. Pavyzdys galėtų būti viešasis transportas: žinant realius keleivių srautus, galima efektyviau paskirstyti autobusus ir troleibusus į skirtingus maršrutus. Bet tai – tik pirmas žingsnis.
Įvertinus eismo apimtis, galima planuoti maršrutų pakeitimus, kad viešasis transportas važiuotų greičiau, aplenktų bent dalį spūsčių ir taip sumažintų jas automobilių vairuotojams. Žinant keleivių judėjimo kryptis, galima maršrutus padaryti patogesnius. Analogiškai duomenis galima pritaikyti viešosios saugos srityje. Dar praeito amžiaus viduryje pastebėta, kad miestuose dažnai yra rajonų, kuriuose nusikalstamumas daug didesnis nei kitur. Vėliau, gausėjant duomenims ir tobulėjant jų analizei, atrasta daugiau sąsajų tarp nusikaltimų.
Šiais laikais anksčiau įvykusių nusikaltimų duomenis analizuoja algoritmai, ir jie pateikia prognozes apie labiausiai tikėtinas ateities nusikaltimų vietas. Į šias vietas nusiuntus daugiau policijos pareigūnų, pavyksta užkirsti kelią nusikaltimams. Kita sritis, kur gali padėti išmanusis planavimas, yra elektros energijos gamyba ir perdavimas. Vis labiau plintant saulės elektrinėms ant namų stogų ir kitai mažo masto elektros gamybai, darosi svarbu suderinti daugelio smulkių gamintojų pajėgumus ir vartotojų poreikius, nepamirštant ir tinkamo atlygio už pagamintą elektrą.
Įvairūs išmaniųjų technologijų projektai vystomi daugybėje pasaulio miestų, taip pat Lietuvoje – ir Vilniuje, ir Kaune plėtojami jutiklių tinklai ir juos apdorojantys algoritmai, prie šių technologijų vystymo prisideda ir KTU mokslininkai.
Kai kurie resursų paskirstymo, optimalaus maršrutų planavimo ir valdymo uždaviniai kol kas sprendžiami tik paviršutiniškai. To priežastis – jų sudėtingumas. Gali pasirodyti keista, bet rasti geriausią krovinių išvežiojimo maršrutą arba tinkamiausią resursų paskirstymą matematiškai yra ypač sunku, tad net geriausi šiandieniai kompiuteriai gali apskaičiuoti tik apytikrius sprendimus.
Visgi kai kurie mokslininkai tikisi, kad per artimiausią dešimtmetį situacija gali visiškai pasikeisti, mat pagaliau rinkoje turėtų atsirasti kvantiniai kompiuteriai.
Superkompiuteriai ir kvantiniai kompiuteriai
Kvantinis kompiuteris ⎯ skaičiavimo įrenginys ⎯ apdorojantis informaciją, užkoduotą kvantinių bitų (kitaip dar vadinamų kubitais) pavidalu. Tokia skaičiavimo mašina gali labai sparčiai atlikti kai kuriuos skaičiavimus, kuriuos paprastu kompiuteriu atlikti užtruktų ne vienus metus. Kubitai iš esmės veikia kaip ir paprastų kompiuterių bitai, bet skiriasi nuo jų tuo, kad gali būti ne tik vienos iš dviejų būsenų, atitinkančių 0 ar 1; kubitai gali būti abiejų būsenų vienu metu.
Tokia skaičiavimo mašina gali labai sparčiai atlikti kai kuriuos skaičiavimus, kuriuos paprastu kompiuteriu atlikti užtruktų ne vienus metus.
Vienas kubitų pavyzdys ⎯ labai šaltų atomų debesis. Jis gali būti net tik dviejų, atitinkančių 0 ir 1, būsenų, bet ir šių būsenų superpozicijoje. Kad geriau tai suprastume, tarkim, turime vandenilio atomą, kuris yra žemiausios energijos būsenos. Gavęs energijos, atomas per tam tikrą laiko tarpą pereina į aukštesnę energijos būseną. O praėjus pusei to laiko, atomas bus superpozicijoje tarp žemiausios energijos būsenos ir tarp aukštesnės energijos būsenos. Jei atomo būseną pamatuotume tuo momentu, gautume tik vieną iš dviejų energijos būsenų, bet jei matuotume daug identiškų atomų, kartais gautume žemesnę energijos vertę, kartais ⎯ aukštesnę.
Kitaip tariant, tikimybė, kad atomas yra vienoje ar kitoje būsenoje, nėra lygi nei nuliui, nei vienetui. Pritaikę šį principą kubitams, galime jų savybes išreikšti tikimybėmis egzistuoti vienoje ar kitoje būsenoje, o tai atveria galimybę žymiai pagreitinti kai kuriuos skaičiavimus.
Be to, kelių kubitų savybes galima susieti tarpusavyje vadinamuoju kvantiniu supynimu. Tai toks reiškinys, kai dviejų susietų dalelių ar jų sistemų fizikinės savybės negali būti apibūdinamos atskirai viena nuo kitos, net jei tos dalelės (ar jų sistemos) yra atskirtos didelio atstumo.
Pavyzdžiui, jei turėtume taip susietą dalelių porą, išmatavę kurią nors vienos dalelės fizikinę savybę (pvz., padėtį, poliarizaciją ar kt.), sužinotume ir apie kitos dalelės atitinkamą savybę, nors jos ir nematuotume. Pagrindinė supynimo keistybė ta, kad antros dalelės savybė užfiksuojama tuo pačiu momentu kaip ir pirmosios, nesvarbu, koks atstumas tarp jų, t. y. iš pirmo žvilgsnio atrodo, kad reiškinys prieštarauja reliatyvumo teorijos postulatui, kad niekas negali judėti greičiau už šviesą. Tačiau supintų dalelių savybių užfiksavimas neperduoda informacijos, todėl prieštaros iš tiesų nėra.
Superkompiuteriai, kurie imituoja kvantinius kompiuterius, leidžia pažvelgti į fundamentinius procesus, kurie vyksta kvantiniame kompiuteryje, kaip kvantinės mechanikos aprašomi fizikiniai reiškiniai daro įtaką veikimui, ir padėti suprasti, koks turėtų būti realus kvantinis kompiuteris.
Štai Vilniaus universiteto studentui Jonui Frenukevičiui 2020-aisiais pavyko superkompiuteriu „HPC Saulėtekis“ imituoti 32 kvantinio kompiuterio kubitus ir pasiekti naują rekordą. Pastarąjį superkompiuterį, vieną iš dviejų, esančių Vilniaus universitete, administruoja Fizikos fakulteto Teorinės fizikos katedra bei Fizinių ir technologijos mokslų centras. Reikšmingus skaičiavimus ⎯ toli gražu ne vien imituojant kvantines sistemas ⎯ superkompiuteriais mokslininkai Vilniaus universitete ir FTMC atlieka jau daugiau nei dešimtmetį. Skaičiavimais sprendžiami labai įvairūs uždaviniai: nuo saulės elementų optimizavimo ir fotosintezės reiškinių iki galaktikų evoliucijos; kompiuteris netgi naudojamas kibernetinės saugos pratybose. O kitas Lietuvos hidrometeorologijos tarnybos superkompiuteris padeda tiksliau prognozuoti sudėtingus meteorologinius reiškinius.
„IPhO“ – Tarptautinė fizikos olimpiada yra kasmetinis individualus fizikos konkursas, skirtas vidurinių mokyklų ir gimnazijų mokiniams. 2021 m. liepos 17–25 dienomis ši olimpiada pirmą kartą vyks Lietuvoje – Vilniuje ir nuotoliniu formatu!
Olimpiadą organizuoja Švietimo, mokslo ir sporto ministerija, Lietuvos mokinių neformaliojo švietimo centras ir Vilniaus universitetas.
Daugiau apie IPhO 2021 informacijos rasite ČIA.
