Aquí están mis 2 centavos:
Descargo de responsabilidad: se toma un ejemplo del país en desarrollo de India, ya que pertenezco aquí y conozco los problemas de primera mano. Lo mismo se puede aplicar en gran medida en otras naciones en desarrollo.
I) Ciudades más inteligentes:
- Cuando observamos el muestreo, ¿por qué necesitamos 30 datos?
- ¿Cuál es la mejor manera de descubrir un modelo de datos para una aplicación?
- ¿Puedo usar RStudio para la minería de datos donde necesito tomar un conjunto de datos de detección de intrusos? ¿Alguna sugerencia?
- ¿Ayudará una formación en economía si me especializo en ciencia de datos?
- Buscando datos de atención médica en los Estados Unidos en los últimos diez años. ¿Alguna sugerencia conocida o fuentes de datos?
El área principal de ciencia de datos y aprendizaje automático se puede aplicar mediante la construcción de algo llamado ‘Smart Cities’. El concepto de ciudades “inteligentes” se ha aplicado actualmente en muchas naciones desarrolladas, pero los países en desarrollo realmente podrían hacer un buen uso de dicha infraestructura debido al valor potencial que puede proporcionar a nuestro crecimiento económico. Si un país como India tiene que convertirse en una nación desarrollada, nuestro PIB no puede permitirse crecer a menos del 8% anual. Y eso requeriría un enorme crecimiento no solo en educación, sino también en infraestructura, seguridad, atención médica, fabricación y muchas otras industrias.
Hace unos años, eso podría parecer una tarea desalentadora, pero con el advenimiento de “Big Data” y los avances en tecnologías (hardware más barato y algoritmos innovadores), prever tal crecimiento no es imposible. Áreas clave donde las “Ciudades inteligentes” ayudarían al país:
una). Transporte e Infraestructura:
Pocos temas son tan importantes para los profesionales urbanos como el transporte público. La dependencia de estos sistemas para un tránsito seguro y confiable está creciendo, especialmente a medida que los precios del gas continúan aumentando. Pero los sistemas de transporte de una ciudad también tienen implicaciones importantes para las empresas y los líderes de la ciudad centrados en el comercio, el desarrollo y el medio ambiente. Una interrupción importante en las operaciones puede tener un efecto debilitante en la economía local, sin mencionar la confianza pública. 
La creciente población genera problemas de congestión del tráfico. Con el avance en las tecnologías de sensores, hoy en día casi todas las señales de tráfico en las principales ciudades tienen cámaras de videovigilancia habilitadas para sensores y estas cámaras y sensores registran millones de eventos en tiempo real. Todos estos pueden indexarse y analizarse mediante el reconocimiento de patrones y algoritmos de aprendizaje automático basados en la visión y pueden predecir la congestión del tráfico. Se puede activar una alerta automáticamente si es probable que se produzca un atasco de tráfico según lo previsto por nuestros algoritmos y el operador puede ajustar las señales de tráfico en consecuencia para mantener el flujo de automóviles en movimiento sin problemas.
Un caso de uso similar puede ser en la seguridad del ferrocarril. El hurto de los ferrocarriles es una actividad criminal desenfrenada practicada por la mafia ferroviaria en la India.
Esto no solo causa una interrupción en la economía local sino que también trae inconvenientes a los ciudadanos. Se está gastando mucho tiempo y dinero para reparar y recuperar los activos del sistema local que habían sido destrozados o robados. Un análisis en tiempo real de las transmisiones de video puede desencadenar automáticamente los eventos definidos por el proveedor de trenes, como cuando se abandona el equipaje en la plataforma o las personas merodean por períodos prolongados.
si). Seguridad nacional y pública:
India está plagada de continuas actividades de terrorismo. Después del 26/11, las ciudades de todo el país se vieron obligadas a examinar su propia preparación para un ataque terrorista y la consiguiente situación de crisis. Mediante el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático e inteligencia artificial en las fuentes de datos dispares, se puede implementar una estrategia e infraestructura de vigilancia innovadoras para capturar, monitorear e indexar videos en tiempo real para aplicaciones forenses y de seguridad pública en tiempo real para contrarrestar y prevenir futuros contratiempos.
do). Consumo de energía:
La producción de energía adecuada alimenta las otras actividades económicas de una nación. Para consumir energía de manera efectiva y disminuir el desperdicio, se pueden usar algoritmos eficientes para construir un sistema de monitoreo de desperdicio de energía que podría reducir el uso de energía del área. Utilizando el concepto de análisis máquina a máquina (M2M), el sistema puede recopilar y analizar cientos de conjuntos de datos recopilados de varios sistemas de gestión de edificios del centro a través de los sensores.
Con el análisis predictivo que utiliza los modelos matemáticos avanzados, se puede hacer que el sistema trabaje para descubrir qué funciona y qué no, es decir, dónde se puede usar menos energía o no usarla. Esto puede ayudar a ahorrar el uso de energía en un 25%.
re). Cuidado de la salud:
La urbanización global está sobre nosotros. Para 2030, se estima que el 60 por ciento de todas las personas vivirán en ciudades, en comparación con 1950, cuando solo el 30 por ciento de la población era urbana. Esto requeriría enfocarse en la implementación de programas y servicios para mejorar la salud y la productividad de las personas y la población, hacer de nuestra comunidad un lugar más deseable para vivir y trabajar, y reducir el costo de hacer negocios.
Esto requeriría integrar agencias de programas sociales y de salud para que los proveedores de servicios autorizados puedan ver información completa de los ciudadanos desde múltiples ubicaciones y determinar fácilmente la elegibilidad y coordinar las necesidades de atención. Al recopilar grandes cantidades de datos meteorológicos, geológicos y de atención médica en una región, podemos predecir con seguridad las posibilidades de que ocurra una epidemia en una región y se pueden tomar medidas preventivas de manera proactiva. Cada año en países en desarrollo como India, cerca de 2 millones de niños menores de 5 años mueren de infecciones como diarrea y neumonía . Globalmente la situación es esta:
Tal sistema salvaría muchas vidas e incurriría en el costo de la vacunación que habría sucedido después de la ruptura y el conocimiento de la enfermedad.
Los gobiernos tienden a trabajar de manera muy encubierta. La colaboración entre personas y equipos conduce a un cambio real y permite a las ciudades alcanzar su máxima “inteligencia” posible. Dado que el almacenamiento de fuentes de datos dispares es posible debido al avance en la tecnología de software, el aprendizaje automático y las técnicas de inteligencia artificial se pueden usar de manera efectiva para generar tesoros de información y conocimientos a partir de estos datos y se pueden usar para optimizar y construir aplicaciones novedosas para el mejoramiento de sociedad.
Buen recurso para estudios de caso:
Página en grahampeacedesignmail.com
