Research Article

Akıllı Şehirler için Üretken Yapay Zeka Kavramsal Çerçevesi

Volume: 17 Number: 5 September 17, 2024
EN TR

Akıllı Şehirler için Üretken Yapay Zeka Kavramsal Çerçevesi

Öz

21. yüzyılın hızlı kentleşme ve teknolojik ilerlemeleri, dijital teknolojiler ve veri odaklı çözümlerle şehir yaşamını iyileştirmeyi amaçlayan akıllı şehirler kavramını ortaya çıkarmıştır. Üretken yapay zekâ, kentsel yaşamı değiştirebilecek yetenekler sunan yapay zekâ teknolojisinde önemli bir sıçramayı temsil etmektedir. Bu makale, üretken yapay zekânın akıllı şehirlere entegrasyonunu incelemekte ve etkili ve etik bir şekilde uygulanması için kavramsal bir çerçeve sunmaktadır. Çerçevenin ana bileşenleri; veri toplama ve entegrasyonu, üretken yapay zekâ tabanlı analizler, kişiselleştirme, iş birliği ve yönetişimini içermektedir. Çerçeve; veri gizliliği, adalet, şeffaflık ve sürekli iyileştirmenin önemini vurgulamaktadır. Üretken yapay zekâdan yararlanarak, şehirler karmaşık zorlukların üstesinden gelebilir ve gelecekteki kentsel yenilikler için bir yol haritası oluşturabilir.

Anahtar Kelimeler

Akıllı Şehir , Üretken Yapay Zeka , Kavramsal Çerçeve , Karar Destek Sistemi

References

  1. Adewopo, V., Elsayed, N., Elsayed, Z., Ozer, M., Zekios, C. L., Abdelgawad, A., & Bayoumi, M. (2024, March). Big Data and Deep Learning in Smart Cities: A Comprehensive Dataset for AI-Driven Traffic Accident Detection and Computer Vision Systems. In SoutheastCon 2024 (pp. 675-680). IEEE. https://doi.org/10.1109/southeastcon52093.2024.10500288
  2. Ahmad, T., Chen, H., & Wang, J. (2014). A review on renewable energy and electricity requirement forecasting models for smart grid and buildings. Sustainable Cities and Society, 12, 94-105. https://doi.org/10.1016/j.scs.2014.04.009
  3. Ai, J. (2024). Revolutionizing Urban Waste Management in San Francisco: The Role of Technology-Driven Solutions in Advancing Circular Economy Practices. International Journal of Business and Technology Management, 6(1), 489-502. https://doi.org/10.55057/ijbtm.2024.6.1.41
  4. Allam, Z., & Dhunny, Z. A. (2019). From solid waste management to sustainable smart city: A case study of Port Louis, Mauritius. Journal of Environmental Management, 234, 34-44. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2018.12.083
  5. Arango, M., Campbell, C., Plangger, K., & Sands, S. (2023). AI-generated marketing content: How to balance creativity and efficiency. Journal of Marketing, 87(3), 45-62. https://doi.org/10.1177/00222429231134798
  6. Ayemowa, M. O., Ibrahim, R., & Khan, M. M. (2024). Analysis of Recommender System Using Generative Artificial Intelligence: A Systematic Literature Review. IEEE Access. https://doi.org/10.1109/access.2024.3416962
  7. Bibri, S. E., Alexandre, A., Sharifi, A., & Krogstie, J. (2023). Environmentally sustainable smart cities and their converging AI, IoT, and big data technologies and solutions: an integrated approach to an extensive literature review. Energy Informatics, 6(1), 9. https://doi.org/10.1186/s42162-023-00259-2
  8. Bibri, S. E., Krogstie, J., Kaboli, A., & Alahi, A. (2024). Smarter eco-cities and their leading-edge artificial intelligence of things solutions for environmental sustainability: A comprehensive systematic review. Environmental Science and Ecotechnology, 19, 100330. https://doi.org/10.1016/j.ese.2023.100330
  9. Bowers, K., & Johnson, S. (2024). Facing the Future of Crime: A Framework for Police Use of Technology. The Political Quarterly. https://doi.org/10.1111/1467-923x.13426
  10. Bourhnane, R., Benhaddadi, F., & Essadiki, M. (2020). AI and Big Data for smart city applications: Challenges and opportunities. In Proceedings of the 2020 International Conference on Data Science and Its Applications (ICoDSA) (pp. 1-7). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICoDSA50375.2020.9255637