شهرهای هوشمند به‌عنوان یکی از ارکان کلیدی در بهبود کیفیت زندگی شهری شناخته می‌شوند. آن‌ها ضمن پاسخگویی به روند پرشتاب گسترش مناطق شهری، نقش مهمی در مدیریت بهینه منابع از طریق نوآوری‌های پایدار و مقیاس‌پذیر ایفا می‌کنند.

با این حال، گسترش فناوری‌های نوظهوری همچون هوش مصنوعی (AI)، اینترنت اشیا (IoT)، تحلیل کلان‌داده‌ها، و پردازش مه/لبه‌ای فرصت‌ها و در عین حال چالش‌های متعددی را ایجاد کرده است. از جمله چالش‌های اساسی می‌توان به خطر افشای غیرمجاز داده‌های محرمانه و حساس اشاره کرد.

ادغام یکپارچه این فناوری‌ها نقشی حیاتی در تداوم و شتاب توسعه شهرهای هوشمند داشته است. این مقاله به بررسی ظرفیت‌ها و کاربردهای فناوری‌های پیشرفته از جمله یادگیری عمیق (DL)، یادگیری فدرال (FL)، بلاک‌چین، پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در بهینه‌سازی فرایندهای فناوری اطلاعات و ارتباطات در شهرهای هوشمند می‌پردازد.

یافته‌های پژوهش نشان می‌دهد که این فناوری‌ها می‌توانند به‌عنوان زیرساخت‌های بنیادین برای تقویت فنی شهرهای هوشمند عمل کرده و نوآوری در این محیط شهری تحول‌آفرین را به پیش برانند. با این حال، هر یک از این فناوری‌ها در بافت شهرهای هوشمند با موانع و محدودیت‌های خاصی روبه‌رو هستند که نیازمند بررسی و حل در مسیر آینده است.

این مطالعه برای پژوهشگرانی که بر روی توسعه پایدار شهرهای هوشمند کار می‌کنند، بینش‌ها و مسیرهای جدیدی ارائه می‌دهد.