Praktisks skats, kÄ Big Data un maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs palÄ«dz viedajÄm pilsÄtÄm: satiksme, infrastruktÅ«ra un e-pÄrvalde ar skaidru 90 dienu startu.
Big Data un maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs viedajÄm pilsÄtÄm
- gadÄ SmartCitiesWorld podkÄsts publicÄja epizodi par to, kÄ Big Data un maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs palÄ«dz pilsÄtÄm. 2025. gada nogalÄ Å”Ä« tÄma vairs nav ānÄkotnes plÄnsā ā tÄ ir ikdienas darba instruments paÅ”valdÄ«bÄs, kas grib pieÅemt lÄmumus ÄtrÄk, lÄtÄk un ar mazÄk kļūdu.
Å ajÄ mÅ«su sÄrijas āMÄkslÄ«gais intelekts publiskajÄ sektorÄ un viedajÄs pilsÄtÄsā ierakstÄ es izstÄstÄ«Å”u, ko pilsÄtas reÄli iegÅ«st no datiem un ML, kur parasti rodas vilÅ”anÄs, un kÄ sakÄrtot pamatus, lai AI publiskajÄ sektorÄ dotu izmÄrÄmu rezultÄtu (nevis skaistus slaidus).
Ko pilsÄtas patiesÄ«bÄ pÄrk, kad āpÄrk AIā
PilsÄtas nepÄrk algoritmus ā tÄs pÄrk prognozÄjamÄ«bu un operatÄ«vu kontroli. AI un Big Data ir vÄrtÄ«gi tikai tad, ja tie samazina nenoteiktÄ«bu: satiksmÄ, komunÄlajos pakalpojumos, droŔībÄ, klientu apkalpoÅ”anÄ, budžeta plÄnoÅ”anÄ.
VienkÄrÅ”s, bet svarÄ«gs princips: jo Ä«sÄks lÄmuma cikls (minÅ«tes/stundas, nevis mÄneÅ”i), jo lielÄka AI atdeve. TÄpÄc viedajÄs pilsÄtÄs visÄtrÄk rezultÄtus dod risinÄjumi, kas strÄdÄ ar plÅ«stoÅ”iem datiem ā satiksmes sensoriem, sabiedriskÄ transporta telemetriju, siltumtÄ«klu mÄrÄ«jumiem, zvanu centra un e-pakalpojumu pieprasÄ«jumiem.
āBig Dataā pilsÄtÄ nav tikai apjoms
PilsÄtu kontekstÄ Big Data nozÄ«mÄ trÄ«s lietas:
- DaudzveidÄ«bu: IoT sensori, video, GPS, biļeÅ”u sistÄmas, sÅ«dzÄ«bas, e-pakalpojumu žurnÄli, meteoroloÄ£ija.
- Ätrumu: dati ienÄk nepÄrtraukti, un lÄmums jÄpieÅem tagad.
- SaistÄmÄ«bu: lielÄkÄ vÄrtÄ«ba rodas, kad dažÄdi avoti ir savietoti vienÄ āpatiesÄ«bas versijÄā (vienoti identifikatori, laika zÄ«mogi, telpiskÄs koordinÄtas).
Ja jÅ«su pilsÄtÄ dati ir āizkaisÄ«ti pa departamentiemā, AI projekti bÅ«s lÄni un dÄrgi. Tas nav tehnoloÄ£iju trÅ«kums ā tÄ ir pÄrvaldÄ«bas problÄma.
3 praktiskie ieguvumi: kur maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs atmaksÄjas visÄtrÄk
AI publiskajÄ sektorÄ vislabÄk strÄdÄ tur, kur ir daudz atkÄrtojamu situÄciju un skaidra mÄrÄ«Å”ana. ZemÄk ir trÄ«s jomas, kuras es redzu kÄ droÅ”Äko startu lielÄkajai daļai paÅ”valdÄ«bu.
Satiksme un mobilitÄte: no āreakcijasā uz prognozi
Atbilde Ä«si: maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs ļauj prognozÄt sastrÄgumus un pielÄgot satiksmes vadÄ«bu pirms problÄma kļūst redzama ielÄs.
Ja satiksmes vadÄ«ba balstÄs tikai uz vÄsturiskÄm shÄmÄm (piemÄram, ārÄ«ta pÄ«Ä·is 8:00ā9:00ā), jÅ«s vienmÄr kavÄsieties. PilsÄtas dzÄ«vo pÄc notikumiem: negadÄ«jumi, koncerti, iepirkÅ”anÄs sezona decembrÄ«, negaidÄ«ts sniegs, remontdarbi.
Ko dara ML modeļi mobilitÄtÄ
- PlÅ«smas prognozÄÅ”ana (15ā60 minÅ«tes uz priekÅ”u) pÄc sensoriem, laikapstÄkļiem un notikumu kalendÄra.
- SabiedriskÄ transporta kavÄjumu prognozÄÅ”ana un dispeÄeru atbalsts: kur pÄrplÄnot reisus, kur sÅ«tÄ«t rezerves transportu.
- AdaptÄ«vie luksofori: optimizÄ zaļo fÄžu garumu pÄc reÄlÄs plÅ«smas (nevis statiskiem grafikiem).
KÄpÄc tas ir e-pÄrvaldes jautÄjums
SatiksmÄ āAIā nav tikai sensori uz stabiem. Tas ir arÄ« lÄmumu process: kurÅ” drÄ«kst mainÄ«t satiksmes režīmus, kÄ tiek informÄti iedzÄ«votÄji, kÄ dati nonÄk lÄ«dz atbildÄ«gajam dienestam. ViedÄ pilsÄta ir tik laba, cik laba ir tÄs operatÄ«vÄ pÄrvaldÄ«ba.
InfrastruktÅ«ra un komunÄlie pakalpojumi: uzturÄÅ”ana pÄc riska, nevis kalendÄra
Atbilde Ä«si: Big Data + ML palÄ«dz pÄriet uz prediktÄ«vo uzturÄÅ”anu ā remontÄt tad, kad risks pieaug, nevis pÄc grafika vai pÄc avÄrijas.
DecembrÄ« un janvÄrÄ« (Ä«paÅ”i ZiemeļeiropÄ) pilsÄtÄm pieaug slodze: temperatÅ«ras svÄrstÄ«bas, apledojums, sÄls ietekme uz ceļiem, lielÄks enerÄ£ijas patÄriÅÅ”. Tas ir brÄ«dis, kad datu vadÄ«ta infrastruktÅ«ras pÄrvaldÄ«ba dod reÄlu ietaupÄ«jumu.
Tipiski lietojumi viedajÄs pilsÄtÄs
- ÅŖdens zudumu noteikÅ”ana: anomÄliju detektÄÅ”ana plÅ«smas un spiediena datos.
- SiltumtÄ«klu optimizÄcija: temperatÅ«ras režīmu prognozÄÅ”ana pÄc pieprasÄ«juma un laika apstÄkļiem.
- Ceļu uzturÄÅ”ana: prioritÄtes izveide remontiem, apvienojot seguma stÄvokli, satiksmes intensitÄti un avÄriju datus.
Å eit svarÄ«gs ir stÄsts par atbildÄ«bu: ja modelis iesaka neremontÄt, bet notiek avÄrija ā kas atbild? TÄpÄc labÄkÄ prakse ir cilvÄks lÄmuma Ä·ÄdÄ (human-in-the-loop) un skaidri noteikts, kÄ rekomendÄcijas tiek apstiprinÄtas.
E-pÄrvalde un klientu apkalpoÅ”ana: mazÄk rindas, vairÄk atrisinÄjumu
Atbilde Ä«si: maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs palÄ«dz paÅ”valdÄ«bÄm ÄtrÄk Ŕķirot pieprasÄ«jumus, atrast tipiskos gadÄ«jumus un automatizÄt vienkÄrÅ”Äs atbildes.
AI publiskajÄ sektorÄ bieži sÄkas ar redzamÄm lietÄm: Äatbotiem un virtuÄlajiem asistentiem. Es te bÅ«Å”u tieÅ”s: Äatbots bez sakÄrtotas zinÄÅ”anu bÄzes ir skaists interfeiss haosam.
Kas strÄdÄ praktiski
- PieprasÄ«jumu klasifikÄcija (e-pasts, iesniegumi, portÄla pieteikumi): automÄtiski nosaka tÄmu, steidzamÄ«bu un atbildÄ«go.
- AtkÄrtoto gadÄ«jumu āÅ”abloniā: ieteikt atbildes darbiniekiem, lai samazinÄtu apstrÄdes laiku.
- Pakalpojumu pieprasÄ«juma prognoze: saprast, kad pieaugs pieteikumu skaits (piem., apkures pabalsti, deklarÄÅ”anÄs, atļaujas), un pielÄgot resursus.
RezultÄts, ko iedzÄ«votÄjs jÅ«t: mazÄk ping-ponga starp nodaļÄm un ÄtrÄks statuss ālieta pieÅemta / procesÄ / atrisinÄtaā. Tas tieÅ”i atbalsta mÅ«su sÄrijas tÄmu ā AI uzlabojumi e-pÄrvaldes pakalpojumos.
Kas parasti noiet greizi (un kÄ to novÄrst)
Atbilde Ä«si: lielÄkÄ daļa AI projektu pilsÄtÄs klÅ«p nevis uz modeļiem, bet uz datu kvalitÄti, Ä«paÅ”umtiesÄ«bÄm un procesu izmaiÅÄm.
Å eit ir piecas problÄmas, kuras redzu visbiežÄk, un konkrÄti pretsoļi.
1) Dati ir, bet nav vienotas datu āpatiesÄ«basā
- Simptoms: dažÄdas nodaļas ziÅo atŔķirÄ«gus skaitļus par to paÅ”u rÄdÄ«tÄju.
- RisinÄjums: vienots datu katalogs, definÄ«cijas, datu Ä«paÅ”nieki, kvalitÄtes noteikumi (piem., trÅ«kstoÅ”Äs vÄrtÄ«bas, dublikÄti).
2) PÄrÄk ambiciozs pirmais gadÄ«jums
- Simptoms: uzreiz grib āpilsÄtas digitÄlo dvÄ«niā, bet nav pat sakÄrtotas sensoru telemetrijas.
- RisinÄjums: sÄkt ar vienu lÄmumu, ko var uzlabot 8ā12 nedÄļu laikÄ (piem., anomÄliju alerts Å«dens tÄ«klÄ).
3) Iepirkums nosaka tehnoloÄ£iju, nevis rezultÄtu
- Simptoms: prasÄ«bÄs ir produktu saraksts, bet nav KPI.
- RisinÄjums: prasÄ«t mÄrÄmus iznÄkumus: reakcijas laiks, precizitÄte, kļūdaini pozitÄ«vo signÄlu Ä«patsvars, apkalpoÅ”anas laiks, dÄ«kstÄves samazinÄjums.
4) PrivÄtums un uzticÄÅ”anÄs tiek atstÄta āvÄlÄkamā
- Simptoms: projekts apstÄjas juridiskÄ pÄrbaudÄ.
- RisinÄjums: privÄtuma ietekmes novÄrtÄjums sÄkumÄ, minimizÄti dati, auditÄjami žurnÄli, skaidra piekļuves kontrole.
5) Modelis ir labs, bet process nemainÄs
- Simptoms: dashboards ir, bet lÄmumi tiek pieÅemti kÄ agrÄk.
- RisinÄjums: definÄt, kurÅ” ko dara, kad modelis dod signÄlu; ieviest operatÄ«vos SLA; mÄcÄ«t komandas izmantot rekomendÄcijas.
Snippet vÄrts teikums: AI pilsÄtÄ nav produkts. Tas ir jauns darba veids, kas prasa datu disciplÄ«nu un skaidras atbildÄ«bas.
ÄŖss āstarta plÄnsā paÅ”valdÄ«bai: no datiem lÄ«dz lÄmumam 90 dienÄs
Atbilde Ä«si: izvÄlieties vienu prioritÄru pakalpojumu, savÄciet minimÄli nepiecieÅ”amos datus, ieviesiet vienu prognozi vai anomÄliju signÄlu un piesieniet to pie operatÄ«vas rÄ«cÄ«bas.
Ja jÅ«s gribat rezultÄtu, nevis pilotprojektu, kas mirst mapÄ, pieturieties pie Å”Äda rÄmja:
- IzvÄlieties vienu problÄmu ar cenu zÄ«mi. PiemÄram: avÄrijas siltumtÄ«klos, kavÄjumi sabiedriskajÄ transportÄ, pieteikumu rindas.
- DefinÄjiet KPI, ko var izmÄrÄ«t katru nedÄļu. Piem.: vidÄjais novÄrÅ”anas laiks, kavÄjuma minÅ«tes, apkalpoÅ”anas laiks.
- SakÄrtojiet minimÄlo datu plÅ«smu. LabÄk 3 avoti ar labu kvalitÄti nekÄ 20 avoti ar haosu.
- IzvÄlieties vienkÄrÅ”u modeli, ko var izskaidrot. SÄkumÄ interpretÄjamÄ«ba bieži ir vÄrtÄ«gÄka par pÄdÄjo procentu precizitÄtes.
- Ieviesiet rÄ«cÄ«bas protokolu. Kas notiek, kad modelis dod signÄlu? KurÅ” apstiprina? Cik Ätri?
Å Äds 90 dienu cikls labi sader ar publiskÄ sektora realitÄti: budžeta disciplÄ«na, audits, datu aizsardzÄ«ba un atbildÄ«bas sadalÄ«jums.
Ko SmartCitiesWorld podkÄsta tÄma nozÄ«mÄ 2025. gadÄ
PodkÄsta epizodes vÄstÄ«jums par Big Data un maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs ieguvumiem pilsÄtÄm ir kļuvis praktiskÄks: mÅ«sdienÄs uzvar nevis tÄs paÅ”valdÄ«bas, kas pÄrk visvairÄk sensoru, bet tÄs, kas prot savienot datus ar lÄmumiem.
Ja jÅ«s strÄdÄjat paÅ”valdÄ«bÄ, komunÄlajÄ uzÅÄmumÄ vai pilsÄtplÄnoÅ”anÄ, mans ieteikums ir vienkÄrÅ”s: izvÄlieties vienu lietojumu, kur AI var samazinÄt laiku vai izmaksas jau Å”ajÄ sezonÄ, un uzbÅ«vÄjiet to kÄ atkÄrtojamu modeli arÄ« citÄm jomÄm.
NÄkamais loÄ£iskais solis mÅ«su sÄrijÄ par mÄkslÄ«go intelektu publiskajÄ sektorÄ ir jautÄjums, kuru ir vÄrts uzdot komandai: kurÄ pilsÄtas procesÄ lÄmumi Å”obrÄ«d balstÄs uz minÄjumiem, kaut gan dati jau eksistÄ?