هوش مصنوعی در شهر هوشمند

هوش مصنوعی، مغز متفکر شهر هوشمند

هوش مصنوعی در شهر هوشمند در عصر دیجیتال، داشتن تنها زیرساخت‌های فناوری اطلاعات و اینترنت پرسرعت کافی نیست. آن‌چه یک شهر معمولی را به یک شهر هوشمند تبدیل می‌کند، توانایی آن در تحلیل داده‌های شهری، یادگیری ماشینی و تصمیم‌گیری هوشمند است. این قابلیت با هوش مصنوعی (AI) و الگوریتم‌های پیشرفته به‌دست می‌آید.

هوش مصنوعی در شهر هوشمند در واقع یک اکوسیستم پویا از داده‌ها، فناوری‌های نوین، اینترنت اشیا (IoT) و شهروندان دیجیتال است که در تعامل مداوم با یکدیگر قرار دارند. هوش مصنوعی نقش کلیدی در هماهنگی منابع شهری، بهینه‌سازی خدمات شهری و مدیریت زیرساخت‌ها ایفا می‌کند.

1. 🚦 هوش مصنوعی در مدیریت هوشمند ترافیک شهری

یکی از اولین و پرکاربردترین حوزه‌های هوش مصنوعی در شهر هوشمند، کنترل ترافیک شهری و بهینه‌سازی عبور و مرور وسایل نقلیه است. در شهرهای پرجمعیت با میلیون‌ها خودرو، ترافیک روان بدون سیستم‌های هوشمند مدیریت ترافیک تقریباً غیرممکن است. اینجاست که AI و الگوریتم‌های یادگیری ماشین وارد عمل می‌شوند و با تحلیل داده‌های لحظه‌ای ترافیک، پیش‌بینی ازدحام و مدیریت چراغ‌های راهنمایی هوشمند، جریان حرکت خودروها را بهینه می‌کنند.

چه مشکلی وجود دارد؟

در شهرهای سنتی و غیرهوشمند، چراغ‌های راهنمایی، تابلوهای رانندگی و سیستم حمل‌ونقل عمومی معمولاً ایستا و غیرهوشمند هستند؛ آن‌ها بر اساس برنامه زمان‌بندی ثابت عمل می‌کنند و به شرایط لحظه‌ای ترافیک و ازدحام خودروها واکنش نشان نمی‌دهند. این محدودیت باعث بروز مشکلات متعددی می‌شود، مانند:
• ترافیک شدید در ساعات اوج
• توقف‌های غیرضروری و ازدحام در تقاطع‌ها
• افزایش آلودگی هوا و انتشار گازهای مضر
• اتلاف وقت و انرژی شهروندان

هوش مصنوعی در شهر هوشمند چگونه مشکل را حل می‌کند؟

در شهرهای هوشمند و مبتنی بر فناوری AI، سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته با تحلیل داده‌های بلادرنگ از منابع مختلف، تصمیم‌گیری بهینه برای مدیریت ترافیک را انجام می‌دهند. این منابع داده کلیدی شامل موارد زیر هستند:
• دوربین‌های ترافیکی مجهز به بینایی ماشین برای شناسایی حجم و جریان خودروها
• حسگرهای زمینی در تقاطع‌ها برای تشخیص ترافیک و توقف‌ها
• GPS خودروها و اپلیکیشن‌های ناوبری و نقشه آنلاین برای ردیابی مسیرها و زمان سفر
• اطلاعات سیستم‌های حمل‌ونقل عمومی مانند اتوبوس و مترو
• داده‌های تاریخی ترافیک برای شناسایی الگوهای روزانه و فصلی

عملکرد سیستم هوشمند مدیریت ترافیک در شهرهای هوشمند

تحلیل بلادرنگ داده‌ها:
سیستم‌های هوش مصنوعی شهری به‌طور همزمان حجم عظیمی از داده‌ها را از دوربین‌های ترافیکی، حسگرها، GPS خودروها و اطلاعات حمل‌ونقل عمومی پردازش می‌کنند تا وضعیت لحظه‌ای ترافیک را شناسایی کنند.

پیش‌بینی جریان ترافیک:
با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند Random Forest و LSTM، سیستم قادر است گره‌ها و نقاط پرترافیک آینده را پیش‌بینی کرده و تصمیمات لازم را برای جلوگیری از توقف‌ها و ازدحام اتخاذ کند.

کنترل تطبیقی چراغ‌های راهنمایی:
چراغ‌های ترافیکی به‌صورت هوشمند و پویا زمان قرمز و سبز را تنظیم می‌کنند تا جریان روان خودروها و حمل‌ونقل عمومی حفظ شود و توقف‌های غیرضروری کاهش یابد.

پیشنهاد مسیر جایگزین به رانندگان:
اپلیکیشن‌های ناوبری هوشمند مانند Google Maps و Waze، مسیرهای کم‌ترافیک را پیشنهاد می‌دهند؛ اما در یک شهر هوشمند واقعی، این مسیرها بر اساس تحلیل داده‌های لحظه‌ای و الگوریتم‌های AI شهری تعیین می‌شوند، نه صرفاً اطلاعات عمومی.

📍 مثال واقعی: شهر بارسلونا (اسپانیا)
بارسلونا از سیستم «SMOOTH Traffic AI» استفاده می‌کند که با تحلیل داده‌های دوربین‌ها و حسگرهای ترافیکی، مسیرهای پرترافیک را شناسایی و به‌صورت پویا چراغ‌ها و مسیر اتوبوس‌ها را تنظیم می‌کند. نتایج آن شامل:
✅ کاهش ۲۵٪ زمان سفر در مرکز شهر
✅ صرفه‌جویی انرژی و کاهش آلایندگی CO₂ تا ۱۵٪

2. امنیت هوشمند با کمک بینایی ماشین در شهرهای هوشمند

در شهرهای سنتی، سیستم‌های امنیتی شهری عمدتاً به دوربین‌های مداربسته و نیروی انسانی متکی هستند و تنها عملکرد پاسخ‌دهی به رخدادها را دارند. اما در یک شهر هوشمند، دوربین‌ها فراتر از ضبط تصویر عمل می‌کنند:

بینایی ماشین (Computer Vision): دوربین‌ها قادر به شناسایی رفتارهای مشکوک، رخدادهای اضطراری و نفوذ غیرمجاز هستند.

تحلیل هوشمند داده‌ها: با استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)، سیستم امنیتی تصاویر و ویدئوها را تحلیل می‌کند و هشدارهای فوری صادر می‌کند.

پیش‌بینی رخدادها: سیستم می‌تواند الگوهای غیرطبیعی و تهدیدهای احتمالی را پیش‌بینی کرده و قبل از وقوع حادثه، اقدامات پیشگیرانه انجام دهد.

این ترکیب AI و بینایی ماشین باعث می‌شود نظارت شهری، مدیریت بحران و امنیت عمومی به‌صورت هوشمند، پیشگیرانه و پویا انجام شود، در حالی که وابستگی به نیروی انسانی کاهش می‌یابد و واکنش به حوادث سریع‌تر و دقیق‌تر خواهد بود.

بینایی ماشین چیست؟

Computer Vision شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که به ماشین‌ها و سیستم‌های هوشمند امکان می‌دهد تصاویر و ویدئوها را به‌صورت خودکار پردازش، تحلیل و تفسیر کنند. این فناوری مانند چشم و مغز انسان عمل می‌کند و به سیستم‌ها اجازه می‌دهد اشیاء، افراد، حرکات و الگوها را شناسایی کرده و تصمیمات هوشمندانه اتخاذ کنند.

با کمک بینایی ماشین، سیستم‌های شهری هوشمند می‌توانند:

رفتارهای مشکوک یا تهدیدهای امنیتی را شناسایی کنند

ترافیک و جریان خودروها را تحلیل و بهینه‌سازی کنند

کنترل و نظارت بر زیرساخت‌های شهری و محیط زیست را به‌صورت خودکار انجام دهند

نقش بینایی ماشین در امنیت شهر هوشمند چیست؟

در یک شهر هوشمند (Smart City)، سیستم‌های امنیتی هوشمند با استفاده از بینایی ماشین (Computer Vision) می‌توانند امنیت و نظارت را به سطح بالاتری ارتقا دهند. کاربردهای اصلی شامل موارد زیر است:

تشخیص چهره (Face Recognition):
شناسایی افراد مظنون یا مجاز در مکان‌های حساس مانند ایستگاه‌های حمل‌ونقل عمومی، فرودگاه‌ها، ساختمان‌های دولتی و مراکز مهم شهری. این قابلیت باعث افزایش امنیت و کنترل دسترسی می‌شود.

ردیابی حرکت مشکوک (Behavior Analysis):

سیستم قادر است حرکات غیرعادی یا تهدیدآمیز را شناسایی کند، مانند:

پرسه‌زدن مداوم در یک منطقه

انداختن بسته مشکوک

دویدن یا حرکت در مسیرهای غیرمجاز

در چنین مواقعی، سیستم هشدار فوری می‌دهد تا نیروهای امنیتی بتوانند سریعاً واکنش نشان دهند و از وقوع حوادث جلوگیری شود.

تشخیص تجمع یا ازدحام بیش از حد:
در تجمعات شهری یا تظاهرات، بینایی ماشین می‌تواند نقطه‌های بحرانی را تشخیص دهد و کمک به جلوگیری از ناآرامی کند.

شناسایی سلاح یا اشیای خطرناک:
در شهرهای هوشمند (Smart Cities)، سیستم‌های امنیت هوشمند از بینایی ماشین (Computer Vision) برای تشخیص سلاح‌ها و اشیای خطرناک استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های پیشرفته قادرند حضور ابزارهای برنده یا تهدیدآمیز را در تصاویر و ویدیوها شناسایی کرده و هشدار فوری به نیروهای امنیتی ارسال کنند.

مثال‌های واقعی از استفاده بینایی ماشین در امنیت شهری:

📍 شهر سنگاپور
در ایستگاه‌های مترو و فرودگاه چانگی، سیستم‌های تشخیص چهره و ردیابی رفتار غیرمعمول نصب شده‌اند. اگر فردی بیش از حد در یک محل پرسه بزند، سیستم به‌طور خودکار به افسر پلیس منطقه اطلاع می‌دهد تا اقدامات پیشگیرانه انجام شود.

📍 لندن، انگلستان
با بیش از ۶۰۰ هزار دوربین فعال، سیستم‌های بینایی ماشین قادرند چهره مظنونین تحت تعقیب را با دقت بیش از ۹۵٪ شناسایی کنند و امنیت عمومی را به‌طور قابل توجهی افزایش دهند.

3. واکنش سریع به بحران با هوش مصنوعی

یکی از ویژگی‌های کلیدی شهرهای هوشمند (Smart Cities)، توانایی مدیریت بحران و واکنش سریع در مواجهه با رویدادهای اضطراری است. بحران‌ها می‌توانند شامل زلزله، سیل، آتش‌سوزی، تصادفات گسترده، شیوع بیماری یا حملات سایبری باشند. در چنین شرایطی، هر ثانیه اهمیت حیاتی دارد و تصمیم‌گیری سریع می‌تواند جان انسان‌ها را نجات دهد.

هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های بلادرنگ (Real-Time Data Analytics) و پیش‌بینی الگوهای بحران (Predictive Analytics)، به عنوان مغز واکنش سریع شهری عمل می‌کند. این سیستم‌ها می‌توانند تصمیم‌های حیاتی و هماهنگ را در کسری از ثانیه اتخاذ کرده و سیستم‌های اضطراری هوشمند را فعال کنند، از جمله هشدار به نیروهای امدادی، مسیرهای امن برای تخلیه مردم، و مدیریت منابع اضطراری.

🔥 بحران شهری و پیچیدگی‌های آن

بحران‌ها معمولاً ناگهانی و غیرمنتظره رخ می‌دهند و مدیریت آن‌ها نیازمند اطلاعات بلادرنگ (Real-Time Data) است. برای کاهش خسارت و حفظ جان شهروندان، تصمیم‌گیری فوری و دقیق ضروری است.

چالش اصلی بحران‌ها در شهرهای سنتی، نیاز به هماهنگی میان چند نهاد مختلف است، از جمله:

اورژانس

آتش‌نشانی

پلیس

بیمارستان‌ها

شهرداری

در شهرهای سنتی، این هماهنگی غالباً کند، انسانی و ناهماهنگ است. اما در شهرهای هوشمند (Smart Cities)، هوش مصنوعی و سیستم‌های داده‌محور این فرآیند را خودکار، سریع و پیشگیرانه می‌کنند، به‌طوری که واکنش اضطراری به شکلی هماهنگ و بهینه انجام شود.

نقش هوش مصنوعی در مدیریت بحران چیست؟

1. پیش‌بینی بحران (Prediction)
هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های تاریخی، شرایط آب‌وهوایی، لرزه‌نگاری، ترافیک و حتی پست‌های شبکه‌های اجتماعی، می‌تواند احتمال وقوع بحران‌ها قبل از رخداد واقعی را شناسایی کند.
📌 مثال: پیش‌بینی رانش زمین یا سیل در مناطق کوهستانی با استفاده از داده‌های بارش، رطوبت خاک و شیب زمین.

2. تشخیص بلادرنگ (Real-time Detection)
با استفاده از حسگرهای محیطی (IoT)، تصاویر ماهواره‌ای، GPS و بینایی ماشین (Computer Vision)، سیستم‌های هوشمند می‌توانند بحران‌هایی مثل آتش‌سوزی یا تصادف زنجیره‌ای را لحظه‌ای شناسایی کنند.
📷 مثال: دوربین‌های شهری با تشخیص دود و آتش، قبل از رسیدن تماس اضطراری، هشدار فوری ارسال می‌کنند.

3. تصمیم‌گیری خودکار (AI-based Coordination)

پس از تشخیص بحران، سیستم‌های مدیریت بحران هوشمند با کمک هوش مصنوعی می‌توانند:

مسیرهای تخلیه امن را محاسبه کنند

پیام هشدار به ساکنان ارسال کنند

نزدیک‌ترین نیروهای امدادی را اعزام کنند

ترافیک مسیرهای اورژانسی را باز کنند

⏱ تمام این تصمیمات در چند ثانیه اتفاق می‌افتد، نه در چند دقیقه، که باعث کاهش خسارت و نجات جان شهروندان می‌شود.

مثال‌های واقعی از شهر هوشمند در مدیریت بحران:

📍 توکیو (ژاپن):
دارای سیستم هوشمند هشدار زلزله است که با تحلیل امواج اولیه زمین‌لرزه، تا ۶۰ ثانیه قبل از لرزش اصلی، به ساکنان هشدار می‌دهد. سیستم به‌طور خودکار قطارها را متوقف و برق را قطع می‌کند.
📍 لس‌آنجلس (آمریکا):
از الگوریتم‌های AI برای تحلیل تصاویر حرارتی و تشخیص آتش‌سوزی جنگلی قبل از گسترش آن استفاده می‌کند.
📍 دهلی‌نو (هند):
از سیستم AI برای پیش‌بینی شیوع بیماری‌های واگیردار با تحلیل علائم گزارش‌شده در اپ‌های بهداشتی و شبکه‌های اجتماعی استفاده می‌شود.

شرکت ناوش نیز در راستای توسعه شهر هوشمند، عملکرد قابل توجهی داشته و پروژه‌های موفقی را در این حوزه اجرا کرده است. برای مشاهده نمونه پروژه‌ها، کلیک کنید.

4. بهینه‌سازی مصرف انرژی و خدمات شهری

در گذشته، مصرف انرژی شهری و ارائه خدمات شهری بیشتر بر اساس برنامه‌ریزی‌های ثابت و یکنواخت انجام می‌شد، بدون در نظر گرفتن تغییرات زمانی، مکانی و نیاز واقعی شهروندان. اما در شهرهای هوشمند (Smart Cities)، فناوری‌های پیشرفته مانند هوش مصنوعی (AI)، اینترنت اشیاء (IoT) و تحلیل داده‌ها (Data Analytics) به کار گرفته می‌شوند تا:

مصرف انرژی بهینه شود

خدمات شهری پویا و هدفمند ارائه شود

هدررفت منابع کاهش پیدا کند و رضایت شهروندان افزایش یابد

چرا بهینه‌سازی انرژی اهمیت دارد؟

چالش‌های مصرف انرژی شهری شامل موارد زیر است:

افزایش جمعیت شهری که منجر به افزایش مصرف انرژی می‌شود

تغییرات اقلیمی و گرمایش زمین که نیازمند مصرف پایدار و کاهش آلاینده‌هاست

محدودیت منابع انرژی و وابستگی به سوخت‌های فسیلی

هزینه‌های بالای نگهداری و بهره‌برداری از زیرساخت‌ها

در نتیجه، شهرهای هوشمند (Smart Cities) با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، اینترنت اشیاء و سیستم‌های مدیریت انرژی هوشمند تلاش می‌کنند مصرف انرژی را بهینه و هوشمندانه کنند، نه صرفاً بیشتر.

نقش هوش مصنوعی و فناوری در بهینه‌سازی انرژی

هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های لحظه‌ای و تاریخی از مصرف انرژی، الگوهای بهینه‌ای برای مدیریت منابع ارائه می‌دهد. این کار از طریق سنجش، پیش‌بینی و کنترل خودکار انجام می‌شود.

مثال‌هایی از بهینه‌سازی مصرف انرژی در شهر هوشمند:

1. روشنایی هوشمند خیابان‌ها (Smart Street Lighting):
با استفاده از حسگرهای نور، حرکت و وضعیت هوا، چراغ‌های خیابانی فقط زمانی روشن می‌شوند که واقعاً نیاز است.
📍 مثال: شهر آمستردام با اجرای این سیستم توانسته تا ۴۰٪ کاهش مصرف برق در روشنایی شهری داشته باشد.

2. ساختمان‌های هوشمند (Smart Buildings):
سیستم‌های تهویه، گرمایش و سرمایش با توجه به حضور افراد، وضعیت آب‌وهوا و زمان روز به‌طور خودکار تنظیم می‌شوند.
پنل‌های خورشیدی با مدیریت هوشمند مصرف، برق تولیدی را ذخیره یا به شبکه می‌فروشند.
📉 نتیجه: کاهش چشم‌گیر مصرف برق در ساعات غیرپیک و کاهش فشار بر شبکه شهری.

3. مدیریت هوشمند شبکه برق (Smart Grid):
توزیع برق بر اساس تقاضای واقعی مصرف‌کننده
هشدار و پیش‌بینی قطعی‌ها
هماهنگی با منابع انرژی تجدیدپذیر (خورشیدی، بادی)
مثال: هوش مصنوعی می‌تواند تعیین کند که چه زمانی برق خورشیدی به جای برق سنتی وارد شبکه شود.

4. مدیریت مصرف آب، گاز و زباله:
حسگرهای هوشمند در لوله‌های آب و گاز برای تشخیص نشت یا مصرف غیرعادی
جمع‌آوری زباله فقط در صورت پر بودن سطل‌های هوشمند
تحلیل داده‌ها برای بهینه‌سازی مسیر ماشین‌های خدمات شهری

5. مشارکت دیجیتال شهروندان با دولت هوشمند

در گذشته، رابطه‌ی میان مردم و دولت معمولاً یک‌طرفه بود: دولت تصمیم می‌گرفت، مردم اجرا می‌کردند. اما در یک شهر هوشمند، این الگو به رابطه‌ای دوطرفه، لحظه‌ای و دیجیتال تبدیل می‌شود. حالا شهروندان نه‌فقط مصرف‌کننده خدمات، بلکه همراه، ناظر، و حتی هم‌تصمیم‌گیرنده در امور شهری هستند.

مشارکت دیجیتال یعنی چه؟

شهروندان بتوانند از طریق ابزارهای دیجیتال (اپلیکیشن، پلتفرم، وب‌سایت، شبکه اجتماعی) با دولت ارتباط برقرار کرده، نظر دهند، درخواست ثبت کنند، پیشنهاد بدهند، گزارش ارسال کنند و در تصمیمات شهری نقش فعال داشته باشند.
این مشارکت بخش جدایی‌ناپذیر از دولت هوشمند در معماری شهر هوشمند است.

چرا مشارکت دیجیتال مهم است؟

• افزایش شفافیت و اعتماد عمومی از طریق دسترسی آزاد به داده‌ها و اطلاعات شهری
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌های واقعی برای سیاست‌گذاری و برنامه‌ریزی دقیق‌تر
• کاهش فاصله بین مردم و نهادهای دولتی با امکان ارتباط مستقیم و فوری
• بهبود کیفیت خدمات شهری از طریق دریافت بازخورد و نظرات شهروندان
• تقویت حس تعلق و مشارکت اجتماعی که شهروندان را در اداره شهر سهیم می‌کند

ابزارهای مشارکت دیجیتال در شهر هوشمند

1. اپلیکیشن‌های شهری:
شهروندان می‌توانند با گوشی خود:
• خرابی آسفالت، چراغ راهنما یا سطل زباله را گزارش دهند
• شکایت ثبت کنند یا پیشنهاد خدمات بدهند
• در نظرسنجی‌های شهری شرکت کنند
• خدماتی مثل تمدید کارت هوشمند، پرداخت عوارض، درخواست مجوز و… را انجام دهند
📍 مثال: اپلیکیشن «تهران من» نمونه‌ای از تلاش برای مشارکت دیجیتال در ایران است.

2. درگاه‌های بازخورد عمومی (Public Dashboards):
پلتفرم‌هایی که داده‌های شهری به‌صورت باز و شفاف ارائه می‌دهند—مانند کیفیت هوا، وضعیت ترافیک، مصرف انرژی و بودجه‌ها—امکان دسترسی مستقیم شهروندان به اطلاعات شهری را فراهم می‌کنند.
⏱ نتیجه: افزایش شفافیت شهری، نظارت عمومی مؤثر و ارتقای پاسخ‌گویی و کارآمدی دولت و شهرداری.

3. سیستم‌های رأی‌گیری و نظرسنجی دیجیتال:
شهروندان قادرند به‌صورت لحظه‌ای و آنلاین درباره مسائل شهری مانند ایجاد پارک، تغییر مسیر حمل‌ونقل عمومی یا بودجه‌بندی مشارکتی نظر دهند و در فرآیند تصمیم‌گیری هوشمند شهری مشارکت کنند.
📌 نمونه موفق: شهر بارسلونا از پلتفرم «Decidim» استفاده می‌کند تا تصمیم‌سازی جمعی و مشارکت دیجیتال شهروندان را در قالب نظرسنجی و پیشنهادات آنلاین ممکن سازد.

4. چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند شهری:
شهروندان می‌توانند به‌صورت ۲۴ ساعته و بدون محدودیت زمانی از طریق پیام‌رسان‌ها و پلتفرم‌های دیجیتال با شهرداری یا سرویس‌های شهری هوشمند در ارتباط باشند. آن‌ها قادرند سؤال بپرسند، خدمات درخواست کنند یا اطلاعات به‌روز شهری را دریافت کنند، بدون نیاز به مراجعه حضوری و با پاسخ‌دهی سریع و دقیق هوش مصنوعی.

5. شبکه‌های اجتماعی هوشمند:

هوش مصنوعی قادر است شبکه‌های اجتماعی و پلتفرم‌های آنلاین را تحلیل کرده و از بازخورد، شکایات و ترندهای عمومی درباره عملکرد شهری آگاه شود. این داده‌ها به شهرداری‌ها کمک می‌کند تصمیمات بهینه‌تری بگیرند و خدمات خود را با نیاز واقعی شهروندان هماهنگ کنند.

📌 مثال واقعی: در نیویورک، چت‌بات‌های هوشمند خدمات شهری روزانه به هزاران درخواست و پرسش شهروندان پاسخ می‌دهند—به‌سرعت، دقیق و بدون محدودیت زمانی، و تجربه شهروندی را بهبود می‌بخشند.

آینده متعلق به شهرهای یادگیرنده (Learning Cities)

شهرهای آینده با بهره‌گیری از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، نه‌تنها مشکلات شهری را سریع‌تر حل می‌کنند، بلکه با تحلیل داده‌های لحظه‌ای و تاریخی، بحران‌ها و چالش‌ها را قبل از وقوع پیش‌بینی می‌کنند. هوش مصنوعی، قلب تپنده‌ی شهر هوشمند (Smart City) است؛ شهری که به داده‌ها گوش می‌دهد، روندها را می‌فهمد و تصمیم‌های بهینه برای شهروندان و زیرساخت‌ها می‌گیرد.

استفاده از هوش مصنوعی در شهر هوشمند، باعث افزایش بهره‌وری انرژی، کاهش ترافیک و بهبود کیفیت زندگی می‌شود. برای آشنایی با استانداردهای جهانی و پروژه‌های موفق، می‌توانید به گزارش‌های سازمان ملل درباره شهرهای پایدار و مطالعات IEEE درباره شهرهای هوشمند مراجعه کنید.