Life 2.0：COVID-19の学習でパンデミックに対応したスマートシティを作成する

変化は一定です。金属から機械の時代に至るまで、デジタル革命の時代まで、私たちは私たちの生活に影響を与えるいくつかの変化を見てきました。今日の情報化時代において、変化のペースは多様化しています。

私たちのライフスタイルの厳しい変化は、私たちの周囲の急速な進化に耐えることができる、より持続可能な社会を構築する方法を考えるように私たちを奮い立たせました。 Infosys BPM によるレポート のArunRishi Kapoor、デジタルトランスフォーメーションサービスのシニアリードアナリスト、およびAnand Chandrashaker、デジタルトランスフォーメーションサービスのシニアドメインプリンシパル。

スマートシティプロジェクト それに向けたそのようなステップの1つです。プロジェクトのモデルは、さまざまな政治的、社会的、経済的要因に応じて、地域ごとに異なります。既存のスマートシティモデルがパンデミックのような状況を処理するのに十分な機敏性を備えているかどうかが、現在発生している問題です。

COVID-19のパンデミックによって引き起こされた状況は、スマートシティの定義そのものの見直しを必要としました。デジタル化に重点を置いたスマートシティは、既知および未知の災害に対して依然として脆弱であることを理解する必要があります。

危機に直面した都市の準備と準備を評価するには、リスクの徹底的な再評価が必要です。現在のところ、スマートシティプロジェクトの災害復旧プログラムは、主に地震、火山噴火、ハリケーン、津波などの既知の自然災害にのみ焦点を当てています。しかし、スマートシティモデルであらゆる種類の自然災害に取り組む準備ができているにもかかわらず、COVID-19などの流行やパンデミックの突然の発生に対する準備がひどく不足しています。

ある意味で、パンデミックは私たちのインフラストラクチャを計画する方法に新しい視点を提供しました。この進行中の状況から学んだことを引き出し、それを現場の状況に適用して、効果的で長期的なソリューションを構築する必要があります。現在、このケースは、今日直面している不確実な状況に対応するために、スマートシティモデルを再発明および改良する能力にかかっています。

アップグレードされたスマートシティモデルへの移行を提案します– Smart ^p 都市（p =パンデミック対応）。更新されたフレームワークは、災害復旧プログラムを改善し、完全な封鎖に耐えることができる自給自足の都市を作成するのに役立ちます。スマート ^p 市の青写真は、不確実な状況に対処するために次の方法を検討する必要があります。

• 商品や食料品のタッチレス配送 – 人と直接接触することなく注文を配信する効果的な方法。 COVID-19の危機から浮かび上がってきたもので、今後も長く続くことが期待されています。たとえば、ドローンを活用して、非接触の注文のピックアップとドロップを確立できます。

• スマートサプライチェーンの設定 –アウトバウンドロジスティクスの代替方法をアクティブにし、インバウンド供給の可視性を高めることにより、人的資源への依存を減らすために、より多くの産業自動化をトリガーします。

• 患者のタッチフリー検査 –パンデミックの状況により、近接せずに医療介入が必要になりました。既存のオンライン相談アプリに加えて、地元の診療所でタッチフリー施設を開発することは、目的を達成するのに役立ちます。したがって、これらのシステムが重要な健康指標について収集するデータは、自宅の検疫、隔離、近くのFirst ResponseHospitalへの入院などの予測的な推奨事項を容易にすることができます。

• 市民違反のワイヤレス検査 –社会的距離の必要性が高まるにつれ、法と秩序の維持のための監視方法も進化する必要があります。たとえば、信号機を配置することは、現在の課題であり、当局を危険にさらしています。社会的距離などの市民規範の違反を監視するために、リスクの高い地域全体で「パンデミックドローン」をアクティブ化することは効果的であることが証明できます。

• サイバー犯罪者やフェイクニュースへの取り組み –これまで以上に、私たちはフェイクニュースの危険性を理解しています。問題を効果的に抑制したいのであれば、テクノロジーを活用して問題に取り組む必要があります。ファクトチェックの素晴らしい仕事をしているニューエイジ企業がいくつかありますが、公式情報の中央レジストリは、偽のニュースの脅威を自動的に抑えるのに役立ちます。

• オンライン教育および試験インフラストラクチャ – COVID-19の封鎖により、この世界のどこにでも配置でき、生産性を維持できることがわかりました。学習は私たちの教育システムにも適用できます。学校や大学向けのテクノロジーインフラストラクチャを確立することは、Smart ^p の恒久的な固定手段になるはずです。 eラーニングとe試験を容易にするための都市モデル。

• タッチフリーの衛生と廃棄物管理 –感染を減らし、封鎖状況で高レベルの清浄度を維持するために、タッチフリーの衛生衛生ビンとゴミ処理技術に投資するための準備をします。

• ブロックチェーン対応の市民追跡システム –これまで、COVID-19に感染した人々、または潜在的な保菌者の動きを追跡することは、つまらない事件でした。テストインフラストラクチャを明確に把握することが最大の課題でした。人々の動きや健康記録などを追跡する分散型ブロックチェーンネットワークは、そのような状況で役立つ洞察を提供できます。

• 電子投票インフラストラクチャ –長い間、私たちは、ある州から別の州へ、あるいは国外への市民の急速な移動に対応するためのオンライン投票システムを要求してきました。スマート ^p 都市モデルはその必要性を無視することはできません。新しいモデルは、効果的なバックエンドシステムを確立して、オンラインでの投票で重複や操作が発生しないようにすることで、この警告に対処する必要があります。

• スマート集中治療室と隔離病棟 –病院は、危機的状況への最初の対応を提供する上で重要な役割を果たします。パンデミックに対応したスマートシティモデルは、テクノロジーを使用して不可欠な医療を優先する必要があります。このモデルは、病院が急速に増加するサービス需要に対応できるように、ベッド容量、人工呼吸器システム、隔離病棟などを増やすことで、医療施設の準備を強化する必要があります。

私たちが収集した学習に基づいてパンデミック対応モデルを作成する一方で、今日私たちが目撃している多くの変化に確実に対応します。ただし、覚えておくべき最も重要な側面は、敏捷性と柔軟性です。アップグレードされたスマートシティモデルが現在の時間と同期しているが、新しい状況に適応できない場合でも、全体の努力は横ばいになります。

著者はInfosysBPMのArunRishiKapoorとAnandChandrashakerです