Nye værktøjer sikrer os et Smart Society, hvor vi på baggrund af data og nye teknologier hurtigere kan træffe beslutninger på et stærkt fagligt grundlag og samtidig tage de nødvendige hensyn til mennesker og miljø.
Indsamling af data inden for miljøområdet er på ingen måde en ny disciplin. Forbedring af drift og investeringer inden for forskellige sektorer er længe sket på den baggrund. Den teknologiske udvikling og den øgede mængde af både sektorernes egne og offentligt tilgængelige data, eksempelvis om terræn og vejr, har nu gjort et Smart Society muligt. Et samfund kendetegnet ved, at vi kobler data på tværs af sektorer og udnytter digitale metoder og teknologier til at løse de udfordringer, vi som moderne samfund står overfor på nye og bedre måde.
En vigtig ingrediens i dette arbejde er kunstig intelligens, som vi bruger til at forstå data. Den kunstige intelligens er en række algoritmer, der er oplært med den viden, som forskellige faglige eksperter besidder. Den kunstige intelligens gør os med andre ord i stand til at inddrage ekspertise, som biologer, ingeniører eller byplanlæggere har, i situationer hvor vi ikke typisk ville have mulighed til at rådføre os med en række forskellige eksperter.
De nye teknologier kan sammenlignes med, at vi samler alle eksperter om et stort mødebord, smider en enorm stak data foran dem, og i løbet af meget kort tid får en samlet tilbagemelding om det bedste grundlag for en beslutning. Og som hurtigt kan levere et nyt resultat, hvis vi skruer på en enkelt faktor i løsningen.
Surrogatmodeller bliver nøglen
Det lyder som et drømmescenarie, men i et Smart Society leveres præcis denne service i cloud-baserede løsninger. En service, der kan anvendes som støtte til at træffe beslutninger og som værktøj i dialogen, både med andre fageksperter og med politikere og borgere.
”Et nøgleelement i det er såkaldte surrogatmodeller. I dag har vi avancerede modeller for mange miljøprocesser, men det er typisk kun eksperter, der kan anvende dem, og der går lang tid, før man som kommune får sit resultat. Surrogatmodeller er en kunstig intelligens, der trænes således, at den kan give det samme resultat som de eksisterende modeller, men på meget kortere tid. Detaljerne vil naturligvis ikke være helt så præcise, men resultatet vil bygge på et solidt fagligt grundlag og kan derfor give det nødvendige grundlag til at træffe en beslutning,” siger lektor Roland Löwe, DTU Miljø, der arbejder med at anvende data og kunstig intelligens til løsninger inden for miljøområdet.
Vådindeks i nyt screeningsværktøj
Jeg beder Roland Löwe om et par eksempler, der kan gøre det nemmere at forstå, hvordan kunstig intelligens kan anvendes.
Som det første nævner han et projekt sammen med Jammerbugt Kommune, KMD og Alexandra Instituttet. Her er målet at skabe et datadrevet screeningsværktøj inden for vandområdet, i første omgang ved at udarbejde et vådindeks. Vi kender tørkeindeksenes fokus på stigende brandfare i varme somre, men noget lignende er endnu ikke opgjort for vand.
Vådindekset vil give viden om, hvor vandet kan udgøre en risiko i form af oversvømmelser, både ved eksisterende bebyggelse eller i forbindelse med nybyggeri. Indekset vil inddrage data om nedbørsmængder og hyppighed fra DMI, informationer om grundvand samt satellitbilleder, der viser de våde områder. Tanken er, at indekset skal danne grundlag for et værktøj, der efterfølgende kan udvides og skaleres, så det bliver anvendeligt i alle kommuner til en screening af, hvilke områder der er i risiko for oversvømmelse, eller hvor højtstående grundvand udgør et problem. I modsætning til traditionelle klimakort vil det være et dynamisk værktøj, der også kan varsle borgere om mulige oversvømmelser i løbet af de næste dage.
Klimatilpasning i byer
Et andet eksempel, hvor brug af data og kunstig intelligens har en væsentlig betydning, er i forbindelse med byernes klimatilpasningstiltag.
”Mange byer har investeret i at kunne håndtere store regnvejrsmængder på overfladen for at begrænse den langt dyrere udvidelse af den underjordiske infrastruktur. Min kollega Nadia Lund har undersøgt, hvordan disse løsninger i form af regnvandsbassiner, regnvandsveje og regnvandsbede kan anvendes, ikke kun ved ekstremt vejr, men også i perioder med hverdagsregn,” siger Roland Löwe.
Hverdagsregnen bliver typisk ledt ned i kloaknettet, men allerede i dag er det muligt at opsætte sensorer og kommunikationssystemer, så regnvandet i stedet kan ledes til de reservoirer i eksempelvis parker, der er bygget til brug ved ekstremt vejr. Det vil ikke kun give en gevinst ved at undgå overbelastning af kloaker og rensningsanlæg, men også tilføje borgerne en øget herlighedsværdi ved at have vand i rekreative områder en større del af året.
Samtidig vil det blive synligt for os alle, hvilke indsatser, der iværksættes for at sikre byens kældre og veje mod fremtidige oversvømmelser.
Dialog på tværs af faggrupper
Roland Löwe har store visioner for, hvordan kunstig intelligens i fremtiden kan bruges til at integrere modeller og viden og sikre en stærk koordinering på tværs af alle de områder, der indgår i vores hverdag – trafik, byplanlægning, vand, energi m.m.
”Når man kan få et hurtigt og fagligt kvalificeret bud på eksempelvis, om et område er egnet til byudvikling på baggrund af så forskellige data som et vådindeks, herlighedsværdier for borgerne, påvirkning af vandmiljøet og trafikdata, bliver det lettere at træffe de rette indledende beslutninger om planlægning og investeringer.”
Roland Löwe understreger, at det af den grund er vigtigt, at de digitale løsninger bliver udformet, så de nemt kan anvendes af alle aktører og ikke kræver et højt niveau af tekniske kompetencer. Derudover skal vi regne med, at udviklingen også påvirker rådgivningspraksis, hvor der bliver mindre fokus på detaljerede modelberegninger og mere på at levere holistiske, tværfaglige løsninger.
”Udviklingen er ikke kun sød fremtidsmusik. Vi kan allerede nu se de første udgaver, stærkt hjulpet på vej af de samarbejder, der eksisterer mellem forskere og danske kommuner.”
Fakta
Smart Society
Smart society skaber ved hjælp af digitale metoder, modeller og teknologier og ved at udnytte alle tilgængelige data, nye løsninger på kendte og fremtidige udfordringer i forhold til at bo, arbejde og leve i vores samfund.
Kunstig intelligens
Kunstig intelligens eller artificial intelligence, AI, er betegnelsen for de algoritmer, der gør computere i stand til at lære af data, tage beslutninger og kommunikere med brugerne på samme niveau som en menneskelig ekspert på området.
Tendenser:
Tre/to tendenser bidrager til udvikling af modelleringsplatforme
• Øget mængde offentligt åbne data
• Behov for hurtige beregninger baseret på fagligt kvalificeret grundlag
• Kvantitative data om livskvalitet og adfærd
Reprinted (adapted) with permission from Environmental Science & Technology: ‘Smarter Stormwater Systems’, by Branko Kerkez, Cyndee Gruden, Matthew Lewis, et al. Copyright 2016, American Chemical Society.