В мегаполисах сегодня проживает больше половины населения земного шара. Учитывая, что их непрерывный рост оказывает колоссальное влияние на экологию, поддержка устойчивого развития городов требует активного взаимодействия на всех уровнях. По данным ООН, в 1950 году население Земли составляло около 2,5 млрд человек, в 2022-м — 8 млрд, а к концу текущего столетия, по прогнозу, достигнет 10 млрд. При этом, по информации Организации экономического сотрудничества и развития, в 1975 году городское население насчитывало 2,1 млрд человек, и прогнозируется, что в 2025-м этот показатель увеличится до 4,9 млрд.

Экспоненциальный рост городского населения сопровождается глобальным потеплением, ведущим к сокращению запасов воды и других природных ресурсов, в связи с чем возникает необходимость пересмотра принципов строительства городов и управления ими. Это нужно, чтобы обеспечить устойчивое развитие мегаполисов, сделать их более безопасными для проживания и способными лучше удовлетворять повседневные потребности жителей. Важную роль в этом играют технологии умного города и экономики замкнутого цикла, которым и посвящены публикации декабрьского выпуска Computer.

Номер открывает статья Даны Элетериаду (Dana Eleftheriadou) и соавторов «Город с экономикой замкнутого цикла: регулирование, управление, инфраструктура, технологии» (Redefining Circular Cities: Regulation, Governance, Infrastructure, and Technology). Публикация посвящена проблемам городов, вызванным глобальным потеплением; нормативным актам, которые были приняты в ЕС для решения таких проблем; и технологиям градостроительства, направленным на выстраивание экономики замкнутого цикла.

Нассер Хоссейн Мутлах (Naser Hossein Motlagh) и соавторы подготовили статью «Граничные вычисления: вычислительная инфраструктура для умных мегаполисов будущего» (Edge Computing: The Computing Infrastructure for the Smart Megacities of the Future). В публикации описываются реальные примеры применения инфраструктуры граничных вычислений для обеспечения потребностей города и перечисляются основные требования к такой инфраструктуре.

В статье «Обнаружение кибератак в умных городах на основе Интернета вещей» (Federated Cyberattack Detection for Internet of Things-Enabled Smart Cities) Сары Мэтью (Sara N. Matheu) и др. обсуждается возможность распознавания кибератак на городские системы с применением метода федеративного обучения (federated learning — обучение нейронной сети с использованием рассредоточенных граничных устройств без обмена хранимыми ими данными).

Публикация «Перекрестки умных городов: интеллектуальные узлы для мегаполисов будущего» (Smart City Intersections: Intelligence Nodes for Future Metropolises), которую подготовил Зоран Костич (Zoran Kostic) с соавторами, посвящена системам сбора данных и управления перекрестками на основе средств искусственного интеллекта. Основное назначение таких систем — повышение безопасности перемещения автомобилей и пешеходов. Статья подготовлена по результатам экспериментального исследования, которое было проведено на опытном участке, включающем несколько перекрестков Нью-Йорка.

В статье «Интероперабельность Интернета вещей для транспортных систем города с экономикой замкнутого цикла» (Interoperable Internet of Things for Smart Transportation Systems in Circular Cities) Акил Каземи (Aqeel Kazmi) и соавторы обсуждают возможности решения проблем, связанных с гетерогенностью Интернета вещей и налаживанием обмена информацией между различными компонентами умного города.

В публикации «Глубинный анализ использования лондонской системы байк-шеринга» (Usage Mining of the London Santander Bike-Sharing System), которую подготовили Супарна Де (Suparna De) и соавторы, обсуждаются возможности, которые становятся доступными благодаря анализу массива данных о поездках, накопленного в ходе работы автоматизированной системы велопроката.

Статья «Решение проблем использования связанных открытых данных умного города» (Overcoming the Barriers of Using Linked Open Data in Smart City Applications) Хавьера Конде (Javier Conde) и соавторов посвящена масштабируемым инструментальным средствам для доступа и работы с открытыми городскими данными. Использование таких инструментов рассматривается на примере городской сети проката велосипедов.

Заключительную статью выпуска, «Бизнес-модель использования взаимосвязанных больших данных в умных городах с экономикой замкнутого цикла» (Business Model Canvas for Big and Open Linked Data in Smart and Circular Cities: Findings From Europe), подготовили Леонидас Антопулос (Leonidas G. Anthopoulos) и Мэри Янссен (Marijn Janssen). Предлагаемая авторами бизнес-модель нацелена на обеспечение устойчивого развития и эффективной работы широкого круга приложений и сервисов умного города.

Александр Тыренко (alexander.tyrenko@gmail.com) — независимый автор (Москва).