17.2 Domänenspezifische Beispiele und Anwendungen
Gebaute Umwelt kann auf verschiedene Weise definiert werden:
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Der Begriff „Gebaute Umwelt“ bezieht sich auf die vom Menschen geschaffene Umgebung, die den Rahmen für menschliche Aktivitäten bildet und reicht von Gebäuden und Parks oder Grünflächen bis hin zu Stadtvierteln und Städten, die oft auch ihre unterstützende Infrastruktur wie Wasserversorgung oder Energienetze einschließen können. Die gebaute Umwelt ist ein materielles, räumliches und kulturelles Produkt menschlicher Arbeit, das physische Elemente und Energie in Formen zum Leben, Arbeiten und Spielen kombiniert. Sie ist definiert als „der von Menschen geschaffene Raum, in dem Menschen täglich leben, arbeiten und sich erholen“ (Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Built_environment).
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Die „gebaute Umwelt umfasst Orte und Räume, die von Menschen geschaffen oder verändert wurden, einschließlich Gebäuden, Parks und Transportsystemen.“ In den letzten Jahren hat die Public-Health-Forschung die Definition der gebauten Umwelt erweitert, um den Zugang zu gesunden Lebensmitteln, Gemeinschaftsgärten, Begehbarkeit und Radfahrbarkeit einzubeziehen (http://www.ieltsinternational.com/).
Eine gebaute Umwelt wird entwickelt, um die Bedürfnisse der Bewohner zu befriedigen. Die menschlichen Bedürfnisse können physiologischer oder sozialer Natur sein und beziehen sich auf Sicherheit, Respekt und Selbstdarstellung. Die Menschen wollen, dass ihre gebaute Umwelt ästhetisch attraktiv ist und sich an einem zugänglichen Ort mit einer gut entwickelten Infrastruktur, bequemen Kommunikationsmöglichkeiten und guten Straßen befindet. Die Wohnung sollte auch vergleichsweise billig, komfortabel und mit geringen Wartungskosten sein und eine Schall- und Wärmedämmung der Wände haben. Die Menschen sind auch an ökologisch sauberen und fast geräuschlosen Umgebungen interessiert, mit ausreichenden Möglichkeiten zur Entspannung, zum Einkaufen, schnellem Zugang zur Arbeit oder zu anderen Zielen und guten Beziehungen zu den Nachbarn.
Es muss zugegeben werden, dass die schwerwiegendsten Probleme der bebauten Umgebung (z.B. Arbeitslosigkeit, Vandalismus, mangelnde Bildung, Raubüberfälle) nicht immer mit der direkten physischen Struktur der Wohnung zusammenhängen. Zunehmende Investitionen in die Entwicklung von Sozial- und Erholungszentren, wie z.B. Sportvereine, Fitnesszentren und Familienunterhaltungszentren, die Infrastruktur, eine gute Nachbarschaft und eine bessere Ausbildung der Jugendlichen, können solche Probleme lösen. Die Investition, der Kauf und Verkauf einer Immobilie und ihre Registrierung sind mit rechtlichen Fragen verbunden. Das Rechtssystem eines Landes zielt darauf ab, den bestehenden sozialen, wirtschaftlichen, politischen und technischen Zustand und die Anforderungen der Marktwirtschaft widerzuspiegeln. Wie dargestellt, kann der Lebenszyklus der bebauten Umwelt unter Berücksichtigung vieler quantitativer und qualitativer Kriterien bewertet werden. Die Aspekte der quantitativen und qualitativen Analyse des Lebenszyklus der bebauten Umwelt sind in Abb. 17.1 dargestellt.
Abbildung 17.1. Lebenszyklus der quantitativen und qualitativen Aspekte der gebauten Umwelt.
Jedes dieser Teilsysteme der Ebene 1 der Aspekte (siehe Abb. 17.1), die auf dem Prinzip eines Baumdiagramms basieren, kann viel detaillierter diskutiert werden. Zur Veranschaulichung könnte der Lebenszyklus der gebauten Umwelt nach einem Beispiel des i-ten Aspekte-Teilsystems Energie beschrieben werden. Im Hinblick auf die globale Praxis konzentriert sich jede Analyse verschiedener Aspekte, die für den Lebenszyklus der gebauten Umwelt charakteristisch sind, auf die Analyse der Energie. Der Lebenszyklus der Anwendungsbereiche der energieeffizienten gebauten Umwelt ist in Abb. 17.2 dargestellt.
Abbildung 17.2. Praxisbereiche der energieeffizienten gebauten Umwelt.
Die potenziellen Anwendungen des IoT für die gebaute Umwelt sind vielfältig und passen in fast alle Aktivitäten von Personen, Organisationen und der Gemeinschaft als Ganzes. Libelium (2014) hat das Dokument „Top 50 Internet of Things Applications“ veröffentlicht. Basierend auf Libelium (2014), hier ein Überblick über die Anwendungen in der gebauten Umwelt:
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Domotik und Hausautomation: Energie- und Wassernutzung (Überwachung des Energie- und Wasserverbrauchs, um Ratschläge zum Einsparen von Kosten und Ressourcen zu erhalten), Fernsteuerung von Geräten (Ein- und Ausschalten von Geräten aus der Ferne, um Unfälle zu vermeiden und Energie zu sparen), Einbruchserkennungssysteme (Erkennung von Fenster- und Türöffnungen und -verletzungen, um Einbrecher abzuwehren), Kunst- und Warenkonservierung (Überwachung der Bedingungen in Museen und Kunstlagern).
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Smart Cities: Smart Parking (Überwachung der Verfügbarkeit von Parkplätzen in der Stadt), Structural Health (Überwachung von Vibrationen und Materialzuständen in Gebäuden, Brücken und historischen Denkmälern), Noise Urban Maps (Überwachung des Lärms in Barbereichen und zentralen Zonen in Echtzeit), elektromagnetische Feldpegel (Messung der von Mobilfunkstationen und WiFi-Routern abgestrahlten Energie), Verkehrsstaus (Überwachung des Fahrzeug- und Fußgängerpegels zur Optimierung der Fahr- und Gehwege), intelligente Beleuchtung (intelligente und wetterangepasste Beleuchtung in Straßenlaternen), Abfallmanagement (Erkennung des Müllpegels in Containern zur Optimierung der Müllabfuhrrouten), intelligente Straßen (intelligente Autobahnen mit Warnmeldungen und Umleitungen je nach Klimabedingungen und unerwarteten Ereignissen wie Unfällen oder Staus).
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Smarte Umwelt: Erkennung von Waldbränden (Überwachung von Verbrennungsgasen und präventiven Brandbedingungen, um Alarmzonen zu definieren), Luftverschmutzung (Kontrolle von CO2-Emissionen von Fabriken, Verschmutzung durch Autos), Schneehöhenüberwachung (Schneehöhenmessung, um in Echtzeit die Qualität von Skipisten zu kennen und die Lawinenprävention von Sicherheitskorps zu ermöglichen), Erdrutsch- und Lawinenprävention (Überwachung von Bodenfeuchtigkeit, Vibrationen und Erddichte, um gefährliche Muster in der Bodenbeschaffenheit zu erkennen), Erdbebenfrüherkennung (verteilte Kontrolle an bestimmten Orten von Erschütterungen).
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Smart Water: Trinkwasserüberwachung (Überwachung der Qualität des Leitungswassers in Städten), Erkennung von chemischen Leckagen in Flüssen (Erkennung von Leckagen und Abfällen von Fabriken in Flüssen), Schwimmbad-Fernmessung (Fernüberwachung des Zustands von Schwimmbädern), Verschmutzungsgrad im Meer (Kontrolle von Leckagen und Abfällen im Meer in Echtzeit), Wasserleckagen (Erkennung von Flüssigkeit außerhalb von Tanks und Druckschwankungen entlang von Leitungen), Flussüberschwemmungen (Überwachung von Wasserstandsschwankungen in Flüssen, Dämmen und Stauseen).
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Smart Metering: Smart Grid (Überwachung und Management des Energieverbrauchs), Tankfüllstände (Überwachung von Wasser-, Öl- und Gasständen in Lagertanks und Zisternen), Photovoltaikanlagen (Überwachung und Optimierung der Leistung in Solarenergieanlagen), Wasserdurchfluss (Messung des Wasserdrucks in Wassertransportsystemen), Silobestandsberechnung (Messung von Leerstand und Gewicht der Ware).
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Sicherheit und Notfälle: Perimeter-Zugangskontrolle (Zugangskontrolle zu gesperrten Bereichen und Erkennung von Personen in nicht-autorisierten Bereichen), Flüssigkeitsanwesenheit (Flüssigkeitsdetektion in Rechenzentren, Lagerhallen und sensiblen Gebäudebereichen, um Ausfälle und Korrosion zu verhindern), Strahlungspegel (verteilte Messung von Strahlungspegeln in der Umgebung von Kernkraftwerken, um Leckagewarnungen zu generieren), explosive und gefährliche Gase (Detektion von Gaspegeln und Leckagen in industriellen Umgebungen, in der Umgebung von Chemiefabriken und in Minen).
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Einzelhandel: Supply-Chain-Kontrolle (Überwachung der Lagerbedingungen entlang der Lieferkette und Produktverfolgung zur Rückverfolgbarkeit), NFC-Payment (Zahlungsabwicklung basierend auf Standort oder Aktivitätsdauer für öffentliche Verkehrsmittel, Fitnessstudios, Themenparks etc.), intelligente Einkaufsanwendungen (Beratung am Point of Sale entsprechend den Gewohnheiten der Kunden, ihren Vorlieben, dem Vorhandensein allergischer Komponenten für sie oder dem Ablaufdatum), intelligentes Produktmanagement (Steuerung der Rotation von Produkten in Regalen und Lagern zur Automatisierung von Auffüllprozessen).
Nach Friess (2012) bietet die folgende Liste von Aspekten eine breite, aber sicher nicht erschöpfende Zusammenstellung der aktuellen IoT-Themen:
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Architektur: Entwicklung und Verfeinerung struktureller Referenzrahmen für die Anordnung physischer und logischer Hardware- und Softwarekomponenten, einschließlich Fragen der Objektidentifikation, Virtualisierung und Dezentralisierung; außerdem Sicherstellung der Interoperabilität über Anwendungsbereiche hinweg.
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Sicherheits- und Vertrauensfragen: Entwicklung von Mechanismen und Frameworks (by design), die sicherstellen, dass alle Anwender im geschäftlichen und privaten Kontext den Anwendungen vertrauen und über den gesamten Daten- und Informationslebenszyklus eine gewisse Verfügungsgewalt über ihre Daten behalten.
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Software und Middleware-Plattformen: Unterstützung für die Analyse und Verarbeitung von Datenströmen aus Sensorgeräten und einer hohen Anzahl von Objektinstanzen, ergänzt durch Fähigkeiten zur Ereignisfilterung und -verwaltung und unter Berücksichtigung des Komplexitätsmanagements.
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Schnittstellen: Integration von multimodalen Schnittstellenansätzen zur Anreicherung aller Arten von Mensch-Maschine-Interaktion, um sowohl das Benutzererlebnis zu verändern als auch die Informationsdichte zu bewältigen.
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Smarte Sensoren: Integration von Sensing- und Reasoning-Fähigkeiten in vernetzte und energiegewinnende Geräte.
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Testing und Standardisierung: Die aktuellen IoT-Dispositionen sind noch nicht abgeschlossen und die Auswirkungen auf den Masseneinsatz müssen noch viel besser verstanden werden. Tests und groß angelegte Piloten sind absolut entscheidend und sollten später auch zu einer Standardisierung führen, um Interoperabilität zu gewährleisten und Komplexität zu reduzieren.
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Geschäftsmodelle: Eine fundierte Nutzung des IoT-Geschäftspotenzials fehlt noch und neue Geschäftsmodelle für die bestehenden etablierten, aber auch für neue und innovative Akteure müssen entwickelt werden.
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Gesellschaftliche und ethische Implikationen: Das IoT hat bereits begonnen, unser Leben virtuell zu verändern, aber Fragen zur physischen und logischen Nutzung, gepaart mit Überlegungen zu den Bedürfnissen der Privatsphäre, der Inklusion der Gesellschaft und der Entwicklung des Sozialverhaltens sind nach wie vor sehr aktuell und werden nur teilweise beantwortet.
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IoT-Governance: Oft missverstanden, geht es bei der IoT-Governance vor allem um die Governance des IoT und dessen Nutzungskontext und weniger um Aspekte des Internets. Neue Modelle, Mechanismen und Rahmenwerke, die auch rechtliche Aspekte abdecken, sind notwendig, um ein angemessenes Vertrauens-, Identitäts- und Haftungsmanagement zu gewährleisten.
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Internationale Zusammenarbeit: Das IoT ist ein wirklich globales Thema, das interessante Anwendungsfälle in verschiedenen Teilen der Welt aufweist. Da es zudem nur funktioniert, wenn ein gewisses Maß an Interoperabilität gegeben ist, ist ein gemeinsames Verständnis der verschiedenen beteiligten Nationen entscheidend.
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Integration von Ergebnissen aus anderen Disziplinen: Grundlagen der IKT (Informations- und Kommunikationstechnologie), Robotik, Nanotechnologie, Biomedizin und Kognitionswissenschaften bieten eine reiche Quelle an Inspirationen und Anwendungen für die Weiterentwicklung des IoT.
Die potenziellen Anwendungen des IoT für die gebaute Umwelt sind vielfältig und fügen sich in fast alle Aktivitäten von Personen, Organisationen und der Gesellschaft als Ganzes ein. Diese (Smart Home, Echtzeit-Informationen über die städtische Umwelt, Oxford Flood Network, Abfallsammlung für Smart Cities, drahtlose Überwachungssysteme im Bereich des Bauwesens, urbane Intelligenzplattform, emotionales Tor zu Minneapolis, Abfallmanagement, Herausforderungen der Cybersicherheit in Smart Cities, intelligentes Umweltüberwachungssystem für Umweltverschmutzung, elektronisches Gesundheitsforschungssystem, Verhandlung in cyber-physischen Systemen, Echtzeit-Sicherheitsfrühwarnsystem für den Querbau, RFID-Anlagen in der Smart City) werden im Folgenden kurz vorgestellt.
Alle Produkte von Samsung sollen auf offenen und mit anderen Produkten kompatiblen Plattformen aufgebaut werden und 90 % der Produkte – vom Smartphone bis zum Kühlschrank – sollen sich bis 2017 mit dem Web verbinden können. In 5 Jahren soll jedes Produkt im gesamten Katalog des Unternehmens mit dem Internet verbunden sein. In der Tat bereitet sich Samsung auf das IoT vor, ein Begriff für das Konzept der Verwendung von Sensoren und anderen Technologien, um so ziemlich alles, was man sich vorstellen kann, mit dem Internet zu verbinden. Samsung hat einen neuen Home-Monitoring-Abonnementdienst vorgestellt, der sofortige Texte oder Anrufe auf das Smartphone des Benutzers oder festgelegter Kontakte über Probleme oder Notfälle in seinem Haus sendet, wie z. B. eine Überschwemmung, ein Feuer, ein Leck in der Wasserleitung oder ein Haustier im Garten, wenn ein Sturm aufzieht. Der Premium-Dienst umfasst auch integrierte DVR-Dienste für Kameras (beobachten Sie Ihr Haus auf verschiedene Probleme), Alarm für verschiedene Probleme (z. B. Oma ist heute Morgen nicht aufgestanden; mein Kind ist nicht rechtzeitig von der Schule nach Hause gekommen; mein Hund ist im Hof und es zieht ein Sturm auf, etc.) (Tibken, 2015).
In diesem Sommer arbeiten Datenwissenschaftler und Architekten in Chicago an einer neuen Form der städtischen Infrastruktur: gut sichtbare, ästhetisch ansprechende, 1-Fuß-Quadrat große Kästen, die auf Lichtmasten montiert werden und die Umweltbedingungen in ihrer Umgebung verfolgen. Hinter diesen kleinen Kästen verbirgt sich eine große Idee: In jedem von ihnen messen etwa ein Dutzend Sensoren Wärme, Luftfeuchtigkeit, Luftqualität, Kohlenmonoxid- und Kohlendioxidwerte sowie Licht- und Lärmpegel, und diese Daten werden öffentlich zugänglich gemacht, damit sie von Anwendungsentwicklern und Forschern sowie der Stadt genutzt werden können. Etwa 50 werden in diesem Jahr im Loop-Bereich der Stadt installiert (Crawford, 2014).
Gegenwärtig sammeln die Städte Informationen in Form von Genehmigungsanträgen, Inspektionsergebnissen und anderen dienstleistungsbezogenen Eingaben. Die Analyse dieser Daten kann den Städten helfen, zu wissen, wie es um die Stadt steht, und sie bei der Ausrichtung ihrer Bemühungen unterstützen. Aber Informationen über das Wohlbefinden einer Stadt – die Qualität des Lebens auf ihren Straßen – sind schwieriger zu bekommen. Das „Array of Things“, wie das Urban Center for Computation and Data in Chicago dieses Projekt nennt, wird damit beginnen, Echtzeitinformationen über die Umgebung der Stadt zu liefern. Die Sensoren werden zum Beispiel in der Lage sein, mobile Geräte zu erkennen, die Bluetooth eingeschaltet haben, so dass die Stadt Informationen über den Grad der Fußgängerdichte in einem bestimmten Bereich hat. Die Stadt, wie auch jeder Forscher, wird zum ersten Mal über feinkörnige Verschmutzungsgrade in verschiedenen Vierteln Bescheid wissen. Jetzt ist sie dabei, ihr Wetter, die Umweltverschmutzung und den Lärm auf eine transparente, öffentlichkeitsfreundliche Weise zu verstehen. Das bedeutet, dass die Stadt in der Lage sein wird, Unmengen dieser Daten zu untersuchen, sie mit anderen Informationen zu kombinieren und Vorhersagen über die Zukunft der Stadt zu treffen, die darüber informieren, wie die Stadt ihre Ressourcen verteilt und ihre Politik ändert. Ist es zu voll? Ändern Sie die Ampelschaltungen. Die Umweltverschmutzung ist ein Problem in bestimmten Stadtvierteln? Finden Sie heraus, warum und beheben Sie es. Das Sammeln dieser Daten wird nicht alle Herausforderungen Chicagos lösen, wie z.B. die Schießerei-Rate, die nach wie vor zu den höchsten der Nation gehört. Aber eine bessere Stadt zu schaffen bedeutet auch, die Qualität des täglichen Lebens auf Straßenebene zu verbessern. Die Investition von Zeit und Geld in Daten ist sinnvoll und verändert die Arbeitsweise der Kommunalverwaltung. Chicago, die amerikanische Stadt schlechthin, wird schnell zur landesweit führenden Stadt für Datenanalyse (Crawford, 2014).
Oxford Flood Network installiert Sensoren rund um Oxford. Das Netzwerk hat mehrere an der Themse und im Bereich des Castle Mill Stream und einige unter den Fußböden, um steigendes Wasser zu erkennen, wenn es soweit ist. Die Pegel sind im Moment sehr niedrig, aber wir wissen, wie schnell sich das ändern kann. Oxford Flood Network sammelt eine Liste von Personen, die gerne einen Sensor (50 × 50 × 100 mm) und/oder ein Gateway-Gerät (90 × 60 × 26 mm) beherbergen würden. Für den Gastgeber fallen keine Kosten für das Gerät an, aber die Bewohner müssen helfen, es in Betrieb zu halten, indem sie es regelmäßig online überprüfen und vielleicht einmal im Jahr die Batterie wechseln. Das Oxford Flood Network wird die Sensoren nutzen, um eine detaillierte Karte der Wasserstände in der Stadt zu erstellen, die detaillierter ist als die bestehenden Sensoren der Environment Agency. Das Oxford Flood Network bindet Gemeinden und Bürger ein und verbessert die Kenntnisse über das IoT (Handsome, 2015).
Bislang wurde die Müllabfuhr mit statischen Routen und Zeitplänen durchgeführt. Container werden jeden Tag oder jede Woche abgeholt, unabhängig davon, ob sie voll sind oder nicht. Das verursacht unnötige Kosten, eine schlechte Auslastung der Geräte und das ständige Ärgernis, dass die Container überfüllt sind. Enevo ONe sammelt mit intelligenten Funksensoren Füllstandsdaten von Abfallbehältern und sendet sie an eine cloudbasierte Analyseplattform. Die Plattform generiert dann genaue Prognosen für ideale Containerabholpläne und -routen, auf die der Fahrer über jedes mobilfunkfähige Tablet oder Smartphone direkt zugreifen kann. Der Enevo ONe Service bietet nicht nur Überwachung, Planung und optimierte Routen, sondern wirklich intelligente Abholpläne, die das Ergebnis von Millionen komplexer Berechnungen in Bezug auf Füllstandstrends und -prognosen, Planungseinschränkungen und Routenoptionen sind. Die auf den intelligenten Plänen von Enevo basierende Abholung reduziert signifikant Kosten, Emissionen, Straßenverschleiß, Fahrzeugverschleiß, Lärmbelästigung und Arbeitszeiten. Enevo ONe bietet bis zu 50 % direkte Kosteneinsparungen in der Abfalllogistik. Und das ist noch nicht alles. Die Reduzierung überfüllter Container bedeutet weniger Müll und zufriedenere Kunden (Enevo, 2015).
Ein Langzeiteinsatz wurde eingerichtet, um die Fähigkeiten und die einfache Nutzung von drahtlosen Überwachungssystemen im Bereich des Tiefbaus zu demonstrieren. In dieser Anwendung werden die Zugkräfte der Schrägseile einer Schrägseilbrücke überwacht, indem die Eigenfrequenzen der Seilschwingungen verfolgt werden. Drahtlose Sensoren (Beschleunigungsmesser, Lufttemperatur, Luftfeuchtigkeit), die mit einem einzigen Satz Batterien betrieben werden, wurden an sechs Schrägseilen installiert, um die Seilbeschleunigung zu messen. Da die Energieressourcen begrenzt sind und die Datenkommunikation eine energieaufwendige Aufgabe ist, muss die Menge der übertragenen Daten klein gehalten werden, um die Lebensdauer des Systems zu verlängern. In diesem Fall wird die Beschleunigungszeitreihe auf dem Knoten verarbeitet und auf einen Frequenzwert reduziert, der über die Luft übertragen werden muss. Das Konzept der Datenreduktion durch Verarbeitung der Rohdaten auf der Sensorknotenebene wird im Einsatz an der Storchenbrücke in Winterthur demonstriert. Die Installation läuft seit 2006 und ist eine der ersten drahtlosen Langzeitüberwachungsanwendungen weltweit (Decentlab, 2015).
Das 2012 gegründete und in New York City ansässige Unternehmen Placemeter ist eine Plattform für urbane Intelligenz, die die Bewegung in modernen Städten in großem Maßstab quantifiziert. Placemeter nimmt jede Art von Video auf, um Fußgänger- und Fahrzeugbewegungen zu analysieren und so versteckte Muster und strategische Möglichkeiten aufzudecken. Die Plattform von Placemeter (2015) nutzt eine proprietäre Computer-Vision-Technologie, um Daten ohne Identitätserkennung aus Live-Streams und Archivvideos zu sammeln. Placemeter verwendet Feeds von Hunderten von Verkehrsvideokameras, um 10 Millionen Fußgängerbewegungen pro Tag zu untersuchen. Anhand dieser Daten können Unternehmen lernen, wie sie Fußgänger als Kunden ansprechen können. Placemeter sagt auch, dass es die Daten nutzen will, um Verbrauchern mit Informationen zu helfen, z. B. wann man das Café in der Nähe besuchen sollte, wenn die Schlange kürzer ist. Placemeter sagt, dass es das Video nicht speichert, noch beinhaltet ihre Analyse Gesichtserkennung (Patterson, 2014).
Placemeter verwandelt ausgediente Smartphones in Big Data. Daten darüber zu messen, wie sich die Stadt in Echtzeit bewegt, und darauf basierend Vorhersagen treffen zu können, ist definitiv ein guter Weg, um Städten zu helfen, besser zu funktionieren. Das ist die Vision von Placemeter – eine Datenplattform zu bauen, auf der jeder zu jeder Zeit wissen kann, wie belebt die Stadt ist, und dies nutzen kann. Stadtbewohner schicken Placemeter ein paar Informationen darüber, wo sie wohnen und was sie von ihrem Fenster aus sehen. Im Gegenzug schickt Placemeter den Teilnehmern ein Kit, mit dem sie ihr ungenutztes Smartphone in einen Straßensensor umwandeln können, und erklärt sich bereit, bar zu bezahlen, solange das Gerät eingeschaltet bleibt und Daten sammelt. Je mehr draußen los ist – je mehr Geschäfte, Fußgänger, Verkehr und öffentlicher Raum – desto mehr ist der Blick wert (Jaffe, 2014).
Am hinteren Ende wandelt Placemeter die Smartphone-Bilder mithilfe von proprietärer Computer Vision in statistische Daten um. Das Unternehmen erkennt zunächst sich bewegende Objekte und klassifiziert sie entweder als Personen oder als 11 Fahrzeugtypen oder andere übliche städtische Elemente, wie z. B. Essenswagen. Eine zweite Analyseschicht verbindet diese Bewegung mit Verhaltensmustern, die auf dem Standort basieren – wie viele Autos fahren zum Beispiel eine Straße hinunter oder wie viele Menschen gehen in ein Geschäft. Placemeter ergreift alle Maßnahmen, um Anonymität zu gewährleisten. Die Smartphone-Sensoren erfassen nichts, was in der Wohnung eines Zählers vor sich geht (z. B. Gespräche), und die Straßenbilder selbst werden vom Computer analysiert und dann gelöscht, ohne gespeichert zu werden (Jaffe, 2014).
Bestrebungen, das Stadtleben mit Big Data zu quantifizieren, sind nicht neu, aber der klare Fortschritt von Placemeter ist seine Fähigkeit, Fußgänger zu zählen. Mit seiner Armee von Smartphone-Augen verspricht Placemeter ein viel breiteres Netz von Echtzeitdaten, die dynamisch genug sind, um nicht nur zu erkennen, dass eine Person existiert, sondern auch ihr Verhalten, von der Gehgeschwindigkeit über das Interesse am Einzelhandel bis hin zur allgemeinen Interaktion mit Straßen oder öffentlichen Räumen. Die Vorteile könnten sich sowohl auf private als auch auf öffentliche Einrichtungen erstrecken. Investoren könnten die Daten von Placemeter nutzen, um den besten Standort für ein Geschäft zu finden, während Einzelhändler Dinge wie die Umwandlungsrate vom Gehweg zum Geschäft und den Vergleich mit anderen Geschäften in ihrem Viertel erfahren könnten. In der Zwischenzeit könnten städtische Behörden die Nutzung von Bänken oder Beinahe-Unfällen an Kreuzungen erkennen – und generell öffentliche Projekte schneller bewerten (und vielleicht verbessern), als sie es sonst tun würden. In Zukunft können die Menschen Placemeter-Daten nutzen, um zu wissen, wann ein Basketballplatz frei ist oder wann der Lebensmittelladen am wenigsten überfüllt ist. Es ist dieser Graswurzel-Ansatz für Big Data, der Placemeter zu einer mächtigen Plattform für die Rechenschaftspflicht der Regierung machen könnte (Jaffe, 2014).
Zwischen 2500 und 2700 Video-Feeds werden benötigt, um die Stadt richtig abzudecken. Mit hochauflösenden Kameras kann Placemeter nach eigenen Angaben das Geschlecht von Fußgängern mit einer Genauigkeit von 75 % bis 80 % erkennen. Dies eröffnet die Möglichkeit, Werbung auf ein geeigneteres Publikum auszurichten. Bessere Daten zum Fußgängerverkehr könnten Einzelhändlern Aufschluss darüber geben, ob sie zu viel für einen Standort bezahlen. Der Standort eines Geschäfts kann einen großen Unterschied für seinen Erfolg ausmachen. Placemeter möchte seine Fußverkehrsdaten an Unternehmen verkaufen, um ihnen zu helfen, eine bessere Chance zu bekommen. Placemeter versucht, Ineffizienzen auf dem Markt zu finden. Letztendlich beginnt der Preis auf ein Niveau zu steigen, das genau widerspiegelt, wie gut oder schlecht die Gegend ist. Placemeter versucht, das effektiv kurzzuschließen (McFarland, 2014).
Minneapolis Interactive Macro Mood Installation (MIMMI) ist ein emotionales Tor zu Minneapolis, das Bewohner und Besucher zusammenbringt, um die kollektive Stimmung der Stadt zu erleben und daran teilzunehmen. MIMMI ist eine große, mit Luftdruck beaufschlagte Skulptur, die an einer schlanken Struktur auf der Minneapolis Convention Center Plaza hängt. Wie eine Wolke schwebt die Skulptur 30 Fuß über dem Boden und sammelt online emotionale Informationen von den Einwohnern und Besuchern des Platzes in Minneapolis. MIMMI analysiert diese Informationen in Echtzeit, erzeugt abstrahierte Lichtspiele und triggert als Reaktion auf diese Eingaben den Nebel, der nachts Lichtspiele und tagsüber ein kühlendes Mikroklima erzeugt. Ganz gleich, ob die Stadt nach einem Sieg der Minnesota Twins begeistert ist oder frustriert vom nachmittäglichen Pendeln, MIMMI reagiert und ändert das Verhalten während des Tages und der Nacht. Um die Stimmung in der Stadt zu verstehen, bezieht MIMMI Informationen aus lokalen Twitter-Feeds und nutzt eine Textanalyse, um die Emotionen dieser Tweets zu erkennen – ein Prozess, der von den Technologen von INVIVIA unter Verwendung von Open-Source-Technologie entwickelt wurde. Durch die Aggregation der positiven und negativen Tweets in Echtzeit überträgt MIMMI die abstrahierten Emotionen der Stadt an eine Reihe von WiFi-fähigen LED-Lampen und ein integriertes Wasser-Berieselungssystem. Die energiesparenden Lichter, die im Inneren des Skulpturenmaterials aufgehängt sind und sich über die gesamte Form erstrecken, zeigen die Stimmung ab Sonnenuntergang an. Die Farbe der Lichter wechselt je nach Stimmung von kühlen Farben (negativ) zu warmen und heißen Farben (positiv), wobei die Geschwindigkeit der Veränderung der Lichter von der Rate der Tweets abhängt (Minneapolis, 2015).
Wenn die Stimmung in der Stadt aus irgendeinem Grund besonders „traurig“ oder emotional ist, können die Besucher des Platzes zusammenkommen, um MIMMIs (und die kollektive Stimmung der Stadt) zu heben, da MIMMI Bewegungen auf dem Platz erkennen und diese Informationen in seine Analysen einbeziehen kann. Je mehr Menschen anwesend sind und sich unter der Wolke bewegen, desto aktiver wird MIMMI und reagiert je nach Tageszeit entweder mit verstärkter Beleuchtung oder Nebel. Tanz, hohe Aktivität und Bewegung werden sich positiv auf die Stimmungsanzeigen von MIMMI auswirken. Die Website www.minneapolis.org/mimmi wird die Stimmung der Stadt katalogisieren, die von MIMMI über den Sommer und Herbst hinweg generiert wird, und es den Besuchern ermöglichen, tägliche und wöchentliche Trends der Emotionen in der Stadt zu sehen. Wenn Besucher mit iOS-Geräten (iPhones) auf dem Platz ankommen, verwandelt sich die App in eine Augmented-Reality-Ansicht von MIMMI und bietet so eine völlig neue Art, die Installation mit zusätzlichen Animationen zu betrachten, die die aktuelle Stimmung der Stadt unterstreichen (Minneapolis, 2015).
Häuser, Autos, öffentliche Einrichtungen und andere soziale Systeme sind nun auf dem Weg zur vollständigen Konnektivität, die als IoT bekannt ist. Für all diese potenziell vernetzten Systeme entwickeln sich Standards. Sie werden zu einer noch nie dagewesenen Verbesserung der Lebensqualität führen. Um davon zu profitieren, verändern sich städtische Infrastrukturen und Dienstleistungen durch neue vernetzte Systeme zur Überwachung, Steuerung und Automatisierung. Intelligente Verkehrsmittel, öffentliche und private, werden auf ein Netz miteinander verbundener Daten zugreifen, von GPS-Standorten bis hin zu Wetter- und Verkehrsupdates. Integrierte Systeme werden die öffentliche Sicherheit, Notfallhelfer und die Wiederherstellung bei Katastrophen unterstützen (Elmaghraby und Losavio, 2014). Elmaghraby und Losavio (2014) untersuchen zwei wichtige und miteinander verwobene Herausforderungen: Sicherheit und Datenschutz. Die Sicherheit umfasst den illegalen Zugriff auf Informationen und Angriffe, die zu physischen Unterbrechungen der Dienstverfügbarkeit führen. Da digitale Bürger mehr und mehr mit Daten über ihren Standort und ihre Aktivitäten instrumentiert werden, scheint die Privatsphäre zu verschwinden (Elmaghraby und Losavio, 2014).
Die Luftverschmutzung ist eine große Umweltveränderung, die viele gefährliche Auswirkungen auf den Menschen hat, die kontrolliert werden müssen (Jamil et al., 2015). Jamil et al. (2015) setzten drahtlose Sensornetzknoten (WSN) zur ständigen Überwachung der Luftverschmutzung rund um die Stadt und die fahrenden Busse und Autos des öffentlichen Nahverkehrs ein. Die Daten der Luftverschmutzungspartikel wie Gase, Rauch und andere Schadstoffe werden über Sensoren in den Bussen des öffentlichen Nahverkehrs gesammelt und die Daten werden analysiert, wenn die Busse und Autos nach dem Passieren der stationären Knoten in der Stadt zum Ausgangsort zurückkehren (Jamil et al., 2015).
Clarke und Steele (2014) stellen ein neuartiges System vor, um aggregierte Gesundheitsforschungsdaten der Bevölkerung über die Nutzung von Smartphone-Funktionen zu erfassen und gleichzeitig die Anonymität und Privatsphäre jedes Einzelnen, der solche Daten beiträgt, vollständig zu wahren. Eine wichtige und neuartige Fähigkeit dieses Systems ist die Unterstützung einer anpassbaren Datenerfassung, ohne dass spezifische Details über eine Person bekannt sein müssen. Die benutzerdefinierten Erfassungsregeln können auf dem lokalen Gerät basierend auf detaillierten lokalen Daten eingesetzt werden, und die resultierende Erfassung kann durch das anonyme Datenerfassungsnetzwerk gemessen werden (Clarke und Steele, 2014).
In naher Zukunft wird erwartet, dass das IoT alle Aspekte der physischen Welt durchdringt, einschließlich Wohnungen und städtische Räume. Um die massiven Datenmengen zu bewältigen, die dann gesammelt werden können, und um Dienste auf diesen Daten anzubieten, ist die überzeugendste Lösung die Föderation von IoT und Cloud Computing. Die breite Akzeptanz dieser vielversprechenden Vision, insbesondere für Anwendungsbereiche wie die allgegenwärtige Gesundheitsversorgung, betreutes Wohnen und Smart Cities, wird jedoch durch starke Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre der einzelnen Nutzer behindert. Daher ist die Benutzerakzeptanz ein kritischer Faktor, um diese Vision in die Realität umzusetzen (Henze et al., 2015).
Mit der rasanten Entwicklung der Urbanisierung in China nehmen Anzahl und Größe der Projekte zur Erschließung unterirdischer Räume schnell zu. Gleichzeitig führen immer mehr Unfälle dazu, dass der U-Bahn-Bau zunehmend in den Fokus der Gesellschaft rückt. Daher wird in dieser Forschungsarbeit ein Echtzeit-Sicherheits-Frühwarnsystem vorgestellt, um Unfälle zu verhindern und das Sicherheitsmanagement im Tiefbau zu verbessern, basierend auf IoT-Technologie. Das vorgeschlagene System integriert nahtlos ein Faser-Bragg-Gitter-Sensorsystem und ein Radiofrequenz-Identifikations (RFID)-basiertes Arbeitsverfolgungssystem. Dieses System wurde durch eine reale Anwendung auf der Kreuzungsbaustelle im Yangtze Riverbed Metro Tunnel Projekt in Wuhan, China, validiert und verifiziert (Ding et al., 2013).
Eine Stadt kann durch den strategischen Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologie-Infrastruktur und -Dienstleistungen intelligent und grün werden, um politische Nachhaltigkeitsziele zu erreichen, an denen Bäume beteiligt sein müssen. Pflanzen stellen nicht nur Grünflächen dar, die nützlich sind, um den Auswirkungen der städtischen Umweltverschmutzung entgegenzuwirken oder den Bewohnern ökosystemische Vorteile zu bieten, sondern sie können auch als Bioindikatoren verwendet werden und ihre Einbindung in Kommunikationsnetzwerke kann einen wichtigen Beitrag zum Aufbau einer intelligenten, grünen Stadt darstellen. RFID-Tags können leicht mit Pflanzen verbunden werden, extern oder intern. Letzteres ist besonders dann angezeigt, wenn die Identifikation von Bäumen seit ihrer Herstellung gesichert werden muss, um das Risiko von Tag-Verlusten oder -Entfernungen auszuschließen. Interessante Anwendungen können durch die Implementierung von RFID-Tags in Biomonitoring-Systemen abgeleitet werden, um eine Echtzeit-Datenkommunikation zu gewährleisten, bei der die Tags als Antennen für multifunktionale Grünflächen fungieren können (Luvisi und Lorenzini, 2014).