フィンランドのヘルシンキ市は、都市緑地の効率的な管理と環境コストの削減を目指し、人工知能（AI）とリモートセンシング技術を積極的に活用しています。2024年夏に開始されたパイロットプロジェクトでは、衛星データとAIを組み合わせることで、市内の公園や緑地の管理方法を最適化しています。
この革新的な取り組みは、主に3つの側面に焦点を当てています。第一に、衛星画像を用いて芝生の状態を監視し、不必要な芝刈りを削減すること。これにより、資源の無駄遣いを防ぎ、メンテナンス作業の効率を高めます。第二に、在来種を脅かすルピナスのような外来種の特定です。これらの外来種を適切な時期と場所で管理することで、駆除作業の効果を最大化します。第三に、過去のデータを基にした施肥ガイダンスの提供です。これにより、資源の最適化と持続可能な都市開発への貢献を目指しています。
この技術的アプローチにより、直接的な介入なしに問題点を検出することが可能になります。特に、広大で樹木のない公園は、植生成長の分析や外来植物の特定を容易にし、AIによる管理の精度を高めるのに貢献しました。ヘルシンキ市の技術チームは、「ルピナスの適切な時期と場所での管理は、駆除措置の効率を向上させます」と述べています。
さらに、メトロポリア応用科学大学は、現地での測定を通じてデータの検証を行い、システムの精度向上に貢献しました。報告頻度やデータ配信の遅延といった課題に対処することで、最新の情報に基づいた意思決定を可能にし、例えば、芝刈りが遅すぎるなどの状況を防いでいます。このプロジェクトは、都市緑地の持続可能な管理に向けたヘルシンキ市の先進的な取り組みを示すものです。AIと衛星技術の統合は、都市の緑をより賢く、より効率的に管理するための新たな道を開いています。
この技術は、農業分野で施肥間隔の評価に用いられてきた手法を応用したものです。メンテナンス作業員もこのパイロットプロジェクトに積極的に参加し、生成されたデータレポートは、特に遠隔地の公園への不要な現地訪問を削減するのに役立ちました。これにより、本当に手入れが必要な場合にのみ対応することが可能になり、人員や燃料の節約につながっています。このアプローチは、都市緑地の管理をより機敏かつ柔軟にし、持続可能な都市開発の重要な要素となっています。この取り組みは、欧州連合（EU）が資金提供するPilotGreenプロジェクト、およびSPOTTEDプロジェクトの一環として実施されました。これにより、技術とデータが都市住民に具体的な利益をもたらし、緑地の維持管理を効率的かつ環境に優しいものにすることの重要性が示されています。