Berkeley Üniversitesi'nde kentsel ve bölgesel planlama ile inşaat ve çevre mühendisliği profesörü Marta C. González şöyle açıklıyor: “Çalışmamın amacı, karmaşık sistemlerin incelenmesinin kentsel planlama hakkındaki düşüncelerimizde nasıl devrim yaratabileceğini göstermektir.” ISI Vakfı ve CRT Vakfı tarafından kendisine verilen Lagrange Ödülü'nü almak ve aynı zamanda ağ bilimi ile yapay zekayı birleştirerek muazzam miktarda dijital veriyi pratik çözümlere dönüştürmeyi başaran disiplinlerarası vizyonundan bahsetmek için Torino'da bulunuyor. , somut bir sosyal etkiye sahip. “Çeşitli şehirlerden veri topladık ve davranış hep aynı: İnsanların tercihlerine müdahale ederek trafikteki çökmeleri tahmin edebiliyor ve önleyebiliyoruz.”
O halde veriler ve tahminler hakkında konuşalım. Ama herkese aynı yolu öneren tavsiye sistemi durumu daha da kötüleştirmez mi?
“Bu akıllıca bir soru ve işte burada kullandığımız modeller devreye giriyor. Öneriler koordine edilmemiş olsaydı, herkesin bencil rotaları izlemesi durumunda olduğu gibi trafiğin kötüleşmesi riski ortaya çıkacaktı: örneğin, bir kaza olursa herkes alternatif bir rotayı tercih edecek ve bu da orada da sıkışıklığa neden olacaktır. Modellerimiz kolektif çıkarı optimize ederek bunun olmasını önlemeyi amaçlıyor. Ancak oraya ulaşmak için, belirli sayıda kullanıcının alternatif bir rota (belki kendileri için daha uzun ama herkes için daha avantajlı) seçmeye karar vermesi önemlidir; bu, toplam seyahat süresini azaltacak fedakar bir seçimdir. Buna “sosyal optimum” diyoruz.
30 KM/SAAT BÖLGELER
Hız sınırının 30 km/saat olmasıyla ölüm oranları düşüyor ve hava daha temiz
kaydeden Nicolas Lozito
07 Ekim 2024
Peki bu seçimlere kim karar verecek? Merkezi planlamacı mı yoksa makine mi?
“Verilerin sahibi, yani bu durumda konum verilerini toplayan uygulamanın sağlayıcısı olacaktır. Bu merkezi planlayıcı, talebi yöneten ve trafiği dağıtan bir makine, bir yazılım parçası olabilir.”
Örneğin Waze'i ele alalım: Google'a aittir.
“Bu uygulamanın çok ilginç bir unsuru var, yani kitle kaynak kullanımı, rotaları gerçek zamanlı olarak yönetmenize olanak tanıyor. Trafik yönetimine uygulanan kitle kaynak kullanımı, benim için “ciddi oyunlar” olarak tanımlayabileceğimiz şeyin bir örneğidir: sosyal bir fayda elde etmek için insanların etkileşimlerinden yararlanmak, hatta belki de ödüller vermek”.
Akıllı şehirler, yatırımlar küresel ölçekte artıyor
kaydeden Sibilla Di Palma
16 Eylül 2024
Kitle kaynaklı veri toplamanın şehirler veya diğer yetkililer gibi kamu kurumları tarafından da uygulanabileceğine inanıyor musunuz?
“Kesinlikle benim için gelecek burada. Gelişmekte olan ülkelerde çok çalıştım ve bu alandaki ilk çözümlerden bazılarını geliştirdik. Örneğin acil durumlarda tahliyeleri planlamak için cep telefonlarından gelen verileri kullandık. Normal şartlarda insanlar bir uygulamanın talimatlarını takip etmek istemeyebilir veya en kısa rotadan sapmayabilir ancak acil durumlarda durum değişir ve herkes tavsiyelere uyma konusunda daha istekli olur. Elbette geçen hafta Oakland Hills'te çıkan yangınlarda gördük ki Silikon Vadisi'nde bile bu durumlarla başa çıkabilecek kadar gelişmiş bir kamu sistemimiz yok. Teorik olarak her şeyin nasıl yapılacağını biliyoruz, ancak asıl sorun hükümetlerle iletişim kurmak, verilerin nerede saklanacağını anlamak ve kamu çalışanlarını bu bilgilerin en iyi şekilde nasıl kullanılacağı konusunda eğitmek.”
Verilerden bahsetmişken, sadece akıllı telefonlardan mı yararlanıyorsunuz yoksa bunları başka kaynaklardan da mı alıyorsunuz?
“Genel olarak mobil verileri kullanıyoruz ancak aynı zamanda nüfus yoğunluğunu ve hastaneler, barlar vb. ilgi çekici noktaları (POI'ler) de entegre ediyoruz. Ayrıca, bize bireysel davranışlar ve yaşam tarzları hakkında daha ayrıntılı bilgi veren kredi kartı işlem verilerini de eklemek istiyoruz. .
Akıllı şehirler yaratmak: İnovasyon Bölgesi'nde şehirlerin geleceği için çalışan şirketler
11 Ekim 2024
Peki gizlilik?
“Elbette hassas bir konu. Şu anda hükümetler verilere erişebiliyor ve şirketler bunları reklam amacıyla kullanıyor. Ancak biz, bu bilgilerin toplum yararına kullanılmasını, tıbbi testlerde olduğu gibi mahremiyete her zaman saygı gösterilmesini ve bireyler üzerinde olumsuz bir etki oluşmamasını sağlamayı öneriyoruz.”
Araştırmalarınızda yapay zekanın rolü nedir?
“Bundan sık sık bahsetmesem de yapay zeka bu verileri analiz etmek için çok önemli. Örneğin, yaşam tarzlarını analiz etmek için bir tür yapay zeka olan konu modelleme algoritmalarını kullanıyoruz. Bizi bu olguları yöneten yasaların keşfine götüren şey, verilerin, hesaplamaların ve fizik eğitimimin birleşimidir.”
Çok farklı bağlamlarda, hızla büyüyen şehirlerde ve tarihi Avrupa şehirlerinde çalıştı. Bu kentsel gerçeklikler arasında anlamlı farklılıklar var mı?
“Modellerimiz farklı şehirlere uyum sağlıyor ancak kentsel yoğunluk ve toplu taşıma kullanımında farklılıklar görüyoruz. Örneğin Bogotá gibi bir şehirde toplu taşımayı sınırlı alanlarda kullanan çok sayıda insan varken, Avrupa'da sokaklar genellikle daha küçük ve daha yoğundur. Bu mutlaka bir dezavantaj değildir: bazı durumlarda, aslında, 15 dakikalık şehir kavramının, yani ana hizmetlerin nüfusun çoğunluğuna 15 dakikadan fazla yürüme mesafesinde olmadığı bir kentsel çevrenin hayata geçirilmesini kolaylaştırır.”
Böylece gelişmiş hava hareketliliği ulaşımda devrim yaratabilir
kaydeden Luigi dell'Olio
23 Ekim 2024
O halde veriler ve tahminler hakkında konuşalım. Ama herkese aynı yolu öneren tavsiye sistemi durumu daha da kötüleştirmez mi?
“Bu akıllıca bir soru ve işte burada kullandığımız modeller devreye giriyor. Öneriler koordine edilmemiş olsaydı, herkesin bencil rotaları izlemesi durumunda olduğu gibi trafiğin kötüleşmesi riski ortaya çıkacaktı: örneğin, bir kaza olursa herkes alternatif bir rotayı tercih edecek ve bu da orada da sıkışıklığa neden olacaktır. Modellerimiz kolektif çıkarı optimize ederek bunun olmasını önlemeyi amaçlıyor. Ancak oraya ulaşmak için, belirli sayıda kullanıcının alternatif bir rota (belki kendileri için daha uzun ama herkes için daha avantajlı) seçmeye karar vermesi önemlidir; bu, toplam seyahat süresini azaltacak fedakar bir seçimdir. Buna “sosyal optimum” diyoruz.
30 KM/SAAT BÖLGELER
Hız sınırının 30 km/saat olmasıyla ölüm oranları düşüyor ve hava daha temiz
kaydeden Nicolas Lozito
07 Ekim 2024
Peki bu seçimlere kim karar verecek? Merkezi planlamacı mı yoksa makine mi?
“Verilerin sahibi, yani bu durumda konum verilerini toplayan uygulamanın sağlayıcısı olacaktır. Bu merkezi planlayıcı, talebi yöneten ve trafiği dağıtan bir makine, bir yazılım parçası olabilir.”
Örneğin Waze'i ele alalım: Google'a aittir.
“Bu uygulamanın çok ilginç bir unsuru var, yani kitle kaynak kullanımı, rotaları gerçek zamanlı olarak yönetmenize olanak tanıyor. Trafik yönetimine uygulanan kitle kaynak kullanımı, benim için “ciddi oyunlar” olarak tanımlayabileceğimiz şeyin bir örneğidir: sosyal bir fayda elde etmek için insanların etkileşimlerinden yararlanmak, hatta belki de ödüller vermek”.
Akıllı şehirler, yatırımlar küresel ölçekte artıyor
kaydeden Sibilla Di Palma
16 Eylül 2024
Kitle kaynaklı veri toplamanın şehirler veya diğer yetkililer gibi kamu kurumları tarafından da uygulanabileceğine inanıyor musunuz?
“Kesinlikle benim için gelecek burada. Gelişmekte olan ülkelerde çok çalıştım ve bu alandaki ilk çözümlerden bazılarını geliştirdik. Örneğin acil durumlarda tahliyeleri planlamak için cep telefonlarından gelen verileri kullandık. Normal şartlarda insanlar bir uygulamanın talimatlarını takip etmek istemeyebilir veya en kısa rotadan sapmayabilir ancak acil durumlarda durum değişir ve herkes tavsiyelere uyma konusunda daha istekli olur. Elbette geçen hafta Oakland Hills'te çıkan yangınlarda gördük ki Silikon Vadisi'nde bile bu durumlarla başa çıkabilecek kadar gelişmiş bir kamu sistemimiz yok. Teorik olarak her şeyin nasıl yapılacağını biliyoruz, ancak asıl sorun hükümetlerle iletişim kurmak, verilerin nerede saklanacağını anlamak ve kamu çalışanlarını bu bilgilerin en iyi şekilde nasıl kullanılacağı konusunda eğitmek.”
Verilerden bahsetmişken, sadece akıllı telefonlardan mı yararlanıyorsunuz yoksa bunları başka kaynaklardan da mı alıyorsunuz?
“Genel olarak mobil verileri kullanıyoruz ancak aynı zamanda nüfus yoğunluğunu ve hastaneler, barlar vb. ilgi çekici noktaları (POI'ler) de entegre ediyoruz. Ayrıca, bize bireysel davranışlar ve yaşam tarzları hakkında daha ayrıntılı bilgi veren kredi kartı işlem verilerini de eklemek istiyoruz. .
Akıllı şehirler yaratmak: İnovasyon Bölgesi'nde şehirlerin geleceği için çalışan şirketler
11 Ekim 2024
Peki gizlilik?
“Elbette hassas bir konu. Şu anda hükümetler verilere erişebiliyor ve şirketler bunları reklam amacıyla kullanıyor. Ancak biz, bu bilgilerin toplum yararına kullanılmasını, tıbbi testlerde olduğu gibi mahremiyete her zaman saygı gösterilmesini ve bireyler üzerinde olumsuz bir etki oluşmamasını sağlamayı öneriyoruz.”
Araştırmalarınızda yapay zekanın rolü nedir?
“Bundan sık sık bahsetmesem de yapay zeka bu verileri analiz etmek için çok önemli. Örneğin, yaşam tarzlarını analiz etmek için bir tür yapay zeka olan konu modelleme algoritmalarını kullanıyoruz. Bizi bu olguları yöneten yasaların keşfine götüren şey, verilerin, hesaplamaların ve fizik eğitimimin birleşimidir.”
Çok farklı bağlamlarda, hızla büyüyen şehirlerde ve tarihi Avrupa şehirlerinde çalıştı. Bu kentsel gerçeklikler arasında anlamlı farklılıklar var mı?
“Modellerimiz farklı şehirlere uyum sağlıyor ancak kentsel yoğunluk ve toplu taşıma kullanımında farklılıklar görüyoruz. Örneğin Bogotá gibi bir şehirde toplu taşımayı sınırlı alanlarda kullanan çok sayıda insan varken, Avrupa'da sokaklar genellikle daha küçük ve daha yoğundur. Bu mutlaka bir dezavantaj değildir: bazı durumlarda, aslında, 15 dakikalık şehir kavramının, yani ana hizmetlerin nüfusun çoğunluğuna 15 dakikadan fazla yürüme mesafesinde olmadığı bir kentsel çevrenin hayata geçirilmesini kolaylaştırır.”
Böylece gelişmiş hava hareketliliği ulaşımda devrim yaratabilir
kaydeden Luigi dell'Olio
23 Ekim 2024