Arhitecții Technocrat Smart City se îndreaptă spre AI și teoria sistemelor pentru a automatiza zonarea proprietății. Dr. Parag Khanna avea dreptate când a spus că „globalizarea este sistemul'. ⁃ Editor TN
Codurile de zonare sunt vechi de un secol și sângele tuturor marilor orașe din SUA (cu excepția, fără îndoială, a Houston), determinând ce se poate construi unde și ce activități pot avea loc într-un cartier. Totuși, pe măsură ce complexitatea lor a crescut, academicienii explorează din ce în ce mai mult dacă sistemele lor bazate pe reguli pentru raționalizarea spațiului urban ar putea fi înlocuite cu sisteme dinamice bazate pe blockchain-uri, algoritmi de învățare automată și date spațiale, revoluționând potențial planificarea și dezvoltarea urbană pentru următoarele sute ani.
Aceste viziuni ale viitorului au fost inspirate de discuțiile mele recente cu Kent Larson și John Clippinger, un duo dinamic de gândire urbană care a făcut din îmbunătățirea orașelor și a guvernanței urbane centrul lor actual de carieră. Larson este un cercetător principal la MIT Media Lab, unde conduce City Science Group, iar Clippinger a fost anterior cercetător la Grupul de dinamică umană la MIT Media Lab și este acum cofondator al Swytch.io care dezvoltă un simbol de utilitate numit Swytch.
Una dintre cele mai dure provocări cu care se confruntă marile orașe americane este prețul locuințelor, care a explodat în ultimele decenii, punând o presiune incredibilă pe bugetul tinerilor și bătrânilor, al celor singuri și al familiilor. Media apartamentul cu un dormitor este de 3,400 USD în San Francisco, și 3,350 USD în New York, făcând ca aceste meciuri ale inovației să fie din ce în ce mai departe de acoperirea chiar și a fondatorilor de start-up-uri bine finanțate și să nu mai vorbim de artiști sau educatori.
Locuința nu este suficientă pentru a-l satura pe lucrătorul modern al economiei cunoașterii. Se așteaptă ca orice cartier să aibă o listă de facilități de spălătorie, de la restaurante frumoase și ieftine, spații deschise și instituții culturale la servicii umane critice, cum ar fi magazine alimentare, curățătorie chimică și saloane de coafură.
Astăzi, un consiliu de zonare ar încerca pur și simplu să ceară ca diverse dezvoltări să includă facilitățile necesare ca parte a procesului de autorizare, care să conducă la deserturi alimentare și curioși lipsa de suflet a unor cartiere urbane. În lumea Larson și a lui Clipping, totuși, modelele bazate pe reguli ar fi aruncate pentru „sisteme dinamice, de autoreglare”, bazate pe ceea ce ar putea fi numit agnostic jetoane.
Fiecare cartier este format din diferite tipuri de oameni cu obiective de viață diferite. Larson a explicat că „putem modela aceste scenarii diferite despre cine vrem să lucrăm aici și ce fel de facilități dorim, atunci acestea pot fi delimitate matematic ca algoritmi, iar stimulentele pot fi dinamice pe baza fluxurilor de date în timp real”.
Ideea este de a lua mai întâi seturi de date, cum ar fi timpii de mobilitate, economia unității, scorurile pentru facilități și rezultatele sănătății, printre multe altele și să le alimentezi într-un model de învățare automată care încearcă să maximizeze fericirea rezidenților locali. Jetoanele ar fi atunci o monedă care să ofere semnale pieței cu privire la ce lucruri ar trebui adăugate comunității sau eliminate pentru a îmbunătăți fericirea.
Un dezvoltator de apartamente de lux ar putea fi nevoit să plătească jetoane, mai ales dacă clădirea nu oferea niciun fel de facilități critice, în timp ce un alt dezvoltator care își convertește proprietatea în spațiu deschis ar putea fi complet subvenționat de jetoane care au fost plătite anterior în sistem. „Nu trebuie să strângeți semnalele într-un singur mecanism de preț”, a spus Clippinger. În schimb, cu „bucle de feedback, știți că există intervale dinamice pe care încercați să le păstrați”.
Comparați această abordare bazată pe sisteme cu complexitatea pe care o avem astăzi ...
wpDiscuz