RW Space

Представьте себе, что вы живете в прохладном зеленом городе, полном парков, пешеходных дорожек, велосипедных дорожек и автобусов, которые за считанные минуты доставляют людей в магазины, школы и сервисные центры.

Это свежая мечта – это воплощение городского планирования, воплощенное в идее города, расположенного в 15 минутах, где все основные потребности и услуги находятся в пределах четверти часа, что способствует улучшению здоровья населения и снижению выбросов от транспортных средств.

Искусственный интеллект может помочь градостроителям быстрее реализовать эту идею. Новое исследование исследователей из Университета Цинхуа в Китае демонстрирует, как машинное обучение может создавать более эффективные пространственные планировки, чем люди, и за небольшую часть времени.

Ученый в области автоматизации Ю Чжэн и его коллеги хотели найти новые решения для улучшения наших городов, которые быстро становятся перегруженными и бетонными.

Они разработали систему искусственного интеллекта для решения самых утомительных вычислительных задач городского планирования – и обнаружили, что он создает городские планы, которые превосходят человеческие проекты примерно на 50 процентов по трем показателям: доступ к услугам и зеленым насаждениям, а также уровень дорожного движения.

Начав с малого, Чжэн и его коллеги поставили перед своей моделью задачу проектировать городские территории всего за несколько минут. размером в несколько квадратных километров (около 3х3 блоков).

После двух дней обучения и использования нескольких нейронных сетей система искусственного интеллекта нашла идеальные схемы дорог и землепользования, соответствующие концепции. политики и потребностей городского и местного планирования за 15 минут.

Хотя модель искусственного интеллекта Чжэна и его коллег имеет некоторые особенности, позволяющие масштабировать ее использование для планирования более крупных городских территорий, проектирование целого города было бы намного сложнее. . По оценкам исследователей, создание проекта квартала, состоящего из блоков 4×4, требует вдвое больше планировочных решений, чем блоков 3×3.

Но автоматизация даже нескольких шагов в процессе планирования может сэкономить огромное количество времени: Модель искусственного интеллекта за секунды вычислила некоторые задачи, на выполнение которых у планировщиков ушло от 50 до 100 минут.

Автоматизация наиболее трудоемких задач городского планирования позволит планировщикам сосредоточиться на более сложных или ориентированных на человека задачах. исследователи считают, что ИИ-система не будет заменять людей, а будет работать в качестве «помощника» градостроителей, которые смогут создавать концептуальные проекты, которые будут оптимизируется алгоритмами, а также проверяется, корректируется и оценивается экспертами на основе отзывов сообщества.

Этот последний шаг имеет решающее значение для хорошего дизайна, пишет ученый-исследователь Массачусетского технологического института (MIT) Паоло Санти в своей статье. комментарий к исследованию.

Городское планирование – это «не просто распределение пространства под здания, парки и функции, но и проектирование места, где городские сообщества будут жить, работать, взаимодействовать и, будем надеяться, процветать для очень долгое время», — пишет он.

Сравнивая свой рабочий процесс с человеческим искусственным интеллектом с разработками, предназначенными только для людей, Чжэн и его коллеги обнаружили, что совместный процесс может увеличить доступ к базовым услугам и паркам на 12 и 5 процентов соответственно. .

Исследователи также опросили 100 городских дизайнеров, которые не знали, были ли планы, между которыми им предлагалось выбирать, созданы людьми или искусственным интеллектом. ИИ получил значительно больше голосов за некоторые из своих пространственных проектов, но в отношении других планов среди участников опроса не было явного предпочтения.

Настоящим испытанием, конечно, будут сообщества, построенные на основе этих планов, измеренные за счет снижения шума, жары и загрязнения, а также улучшения здоровья населения, которое обещает улучшить городское планирование.

Исследование опубликовано в журнале Nature Computational Science. р>