Система искусственного интеллекта, которая опережает людей в создании проектов городского планирования
Демонстрация реконструкции сообщества и 15-минутный город.А, обновление сообщества.Мы повторяем дороги, жилые блоки и парки из реального сообщества и оставляем другие районы в качестве свободных земель для реконструкции.Агент помещает различные типы объектов, чтобы максимизировать доступность услуг для жителей сообщества.B, 15-минутный город, что означает, что пять основных жилых потребностей могут быть удовлетворены в течение 15 минут, ходьбой или ездой на велосипеде.С, потребности объекта.Мы различаем потребности в пяти различных учреждениях (школа, больница, бизнес, офис и отдых), которые соответствуют пять базовых услуг (образование, медицинское обслуживание, покупки, работа и развлечения).Мы исследуем низкие потребности (2 подсчета на объект), средние потребности (4 счета на объект), высокие потребности (8 подсчетов на объект) и смешанные потребности (10, 5, 4, 8 и 3 подсчета для пяти объектов, соответственно).D, Производительность доступности услуг при разных потребностях.Мы показываем 15-минутный индекс округа для пяти основных услуг сгенерированного плана сообщества в соответствии с различными потребностями объекта.Радикальное значение означает долю жилых блоков, которые могут получить доступ к соответствующей услуге в течение 15 минут.Кредит: Природа вычислительная наука (2023).Doi: 10.1038/s43588-023-00503-5
Команда городских планировщиков и ученых-информационных ученых в Университете Цингхуа в Китае обнаружила, что система городского планирования, базирующаяся в ИИ, смогла превзойти людей-экспертов в создании проектов городского планирования.В своем исследовании, о котором сообщалось в журнале Nature Computational Science, группа описывает факторы, которые использовались при описании идеального городского плана и насколько хорошо их ИИ прошел при тестировании.Паоло Санти, с MIT Sensable City Lab, опубликовал статью News & Views в том же журнале, в котором рассказывается о работе, проделанной командой по этим новым усилиям.
В течение большей части истории города оставляли расти органически - были определены потребности, и городские планировщики и инженеры пытались удовлетворить эти потребности.Во многих случаях такой случайный подход к городскому росту привел к менее оптимальным результатам.В более поздние времена городские чиновники и другие планировщики пытались использовать более логичный подход к этой проблеме, создавая проекты для развития областей, которые должны быть разработаны, учитывая такие вещи, как жизнеспособность и контроль загрязнения.
Это привело к развитию городского планирования как науки и появления профессиональных экспертов по городскому развитию.Эта наука может быть чрезвычайно сложной из -за растущего числа переменных, которые должны учитываться как размер нового развития.В этом новом усилии исследовательская группа нашла способ применить ИИ к проблеме, чтобы облегчить бремя.
При разработке своей системы ИИ команда решила использовать 15-минутную концепцию, в которой жители запланированного сообщества должны иметь возможность путешествовать из своих домов к основным услугам в течение 15 минут.При такой системе качество жизни улучшается из -за сокращения времени в пути и гораздо менее генерируемого загрязнения воздуха.Исследователи обучили систему предыдущим планам, созданным людьми, а также факторами, которые, как полагают, являются хорошими дизайнерскими функциями, такими как включение парков, общая зелень, велосипедные пути и места для развлечений.
После того, как система была построена, исследовательская группа использовала ее для сначала разработки небольшого сообщества в блоке 3x3 Grid City.Это позволило им настроить систему, что привело к улучшению.Затем они постепенно увеличивали размер желаемой разработки и изучали его результаты.
Исследователи обнаружили, что планы, разработанная система, были такими же хорошими или лучше, чем планы, созданные людьми.Они также нашли огромное сокращение во времени - от часов до секунд.Команда приходит к выводу, что их система не предназначена для замены городских планировщиков, но чтобы освободить их от мирских частей городского планирования, что позволяет им сосредоточиться на общих понятиях.
Больше информации: Ю Чжэн и др., Пространственное планирование городских сообществ с помощью глубокого обучения в области подкрепления, наука о природе (2023).Doi: 10.1038/s43588-023-00503-5
Паоло Санти, ИИ улучшает дизайн городских сообществ, природа вычислительной науки (2023).Doi: 10.1038/s43588-023-00515-1
Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.