Уявіть, що ви живете в прохолодному, зеленому місті з парками, пішохідними доріжками, велодоріжками та автобусами, які за лічені хвилини доставляють людей до магазинів, шкіл та сервісних центрів.
Ця легка мрія є втіленням урбаністичного планування, укладеного в ідею міста 15-хвилинної доступності, де всі основні потреби та послуги знаходяться в межах чверті години їзди, що покращує здоров’я населення та знижує рівень викидів від автотранспорту.
Штучний інтелект може допомогти містобудівникам швидше реалізувати це бачення: нове дослідження, проведене дослідниками з Університету Цінхуа в Китаї, демонструє, як машинне навчання може генерувати більш ефективні просторові плани, ніж людина, і за менший час.
Науковець з автоматизації Ю Чжен та його колеги хотіли знайти нові рішення для покращення наших міст, які швидко стають перевантаженими та забетонованими.
Вони розробили систему штучного інтелекту для вирішення найбільш виснажливих обчислювальних завдань міського планування – і виявили, що вона створює міські плани, які перевершують людські проєкти приблизно на 50 відсотків за трьома показниками: доступ до послуг і зелених зон, а також рівень трафіку.
Починаючи з малого, Чжен та його колеги поставили перед своєю моделлю завдання спроєктувати міські райони розміром лише кілька квадратних кілометрів (приблизно 3×3 квартали).
Після двох днів навчання та використання декількох нейронних мереж система штучного інтелекту шукала ідеальні схеми доріг та землекористування, які б відповідали концепції “15-хвилинного міста”, а також політиці та потребам місцевого планування.
Хоча модель штучного інтелекту Чженга та його колег має деякі особливості, які дозволяють розширити її використання для планування більших міських територій, проєктування цілого міста було б незрівнянно складнішим завданням. За оцінками дослідників, проєкт району, що складається з кварталів 4×4, містить удвічі більше планувальних рішень, ніж квартал 3×3.
Але автоматизація навіть кількох кроків у процесі планування може заощадити величезну кількість часу: ШІ-модель за лічені секунди обчислювала певні завдання, на які планувальники-люди витрачали від 50 до 100 хвилин.
Автоматизація найбільш трудомістких завдань міського планування дозволить планувальникам зосередитися на більш складних або орієнтованих на людину завданнях, таких як залучення громадськості та естетика, кажуть дослідники.
Замість того, щоб ШІ замінив людей, Чжен і його колеги бачать свою систему ШІ як “асистента” містобудівників, які могли б створювати концептуальні проєкти, оптимізовані алгоритмами, а також переглядати, коригувати і оцінювати їх експертами-людьми на основі відгуків громадськості.
Цей останній крок є ключовим для якісного проектування, пише вчений з Массачусетського технологічного інституту (MIT) Паоло Санті (Paolo Santi) у коментарі до дослідження.
Міське планування – це “не просто розподіл простору для будівель, парків і функцій, а проєктуваннямісця, де міські громади будуть жити, працювати, взаємодіяти і, сподіваємось, процвітати протягом дуже довгого часу”, – пише він.
Порівнюючи свій робочий процес із залученням штучного інтелекту з проєктуванням лише за участю людини, Чжен та його колеги виявили, що спільний процес може збільшити доступ до базових послуг і парків на 12 і 5 відсотків відповідно.
Дослідники також опитали 100 міських дизайнерів, які не знали, чи були плани, між якими вони мали обирати, створені людьми-планувальниками або штучним інтелектом. ШІ отримав значно більше голосів за деякі з його просторових проєктів, але щодо інших планів серед учасників опитування не було чіткої переваги.
Справжнім випробуванням для громад, побудованих за цими планами, стане зменшення рівня шуму, спеки та забруднення, а також покращення здоров’я населення, яке обіцяє принести краще міське планування.
Дослідження опубліковане в журналі Nature Computational Science..
