Автор: Денис Аветисян
Новый подход объединяет возможности больших языковых моделей и обучения с подкреплением для создания более эффективных, устойчивых и справедливых городских пространств.
Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.
Бесплатный Телеграм канал
В статье представлена система Intelli-Planner, использующая большие языковые модели и глубокое обучение с подкреплением для оптимизации функционального зонирования и вовлечения жителей в процесс планирования.
Эффективное городское планирование, несмотря на свою важность для устойчивого развития, часто сталкивается с ограничениями, связанными с трудоемкостью и субъективностью традиционных подходов. В данной работе представлена система ‘Intelli-Planner: Towards Customized Urban Planning via Large Language Model Empowered Reinforcement Learning’, объединяющая возможности обучения с подкреплением и больших языковых моделей для генерации индивидуализированных и оптимальных планов развития городских территорий. Предложенный фреймворк позволяет учитывать демографические данные, географические особенности и предпочтения заинтересованных сторон, повышая эффективность и вовлеченность в процесс планирования. Способна ли интеграция LLM и DRL коренным образом изменить подходы к функциональному зонированию и создать более устойчивые и ориентированные на нужды граждан города?
Городское Планирование: Вызов Системе
Традиционное городское планирование сталкивается с возрастающими сложностями, обусловленными многообразием целей и интересов различных сторон. Процесс разработки планов часто требует одновременного учета экономических, экологических и социальных факторов, которые нередко вступают в противоречие друг с другом. При этом, необходимость согласования потребностей многочисленных заинтересованных сторон — от жителей и бизнеса до государственных органов и общественных организаций — значительно усложняет поиск оптимальных решений. Игнорирование хотя бы одного аспекта или группы интересов может привести к неэффективным планам, вызывающим недовольство и препятствующим устойчивому развитию городов. В результате, традиционные методы планирования всё чаще оказываются неспособными эффективно решать комплексные задачи современного городского пространства.
Современные методы городского планирования зачастую сталкиваются с трудностями при одновременном учете экономического роста, экологической устойчивости и равного доступа к ресурсам. На практике, приоритет часто отдается краткосрочным экономическим выгодам, что приводит к деградации окружающей среды и усилению социального неравенства. Недостаточное внимание к долгосрочным экологическим последствиям и потребностям различных социальных групп приводит к формированию городов, в которых благополучие одних достигается за счет ухудшения условий жизни других. Комплексный подход, учитывающий взаимосвязь между экономикой, экологией и социальной справедливостью, необходим для создания устойчивых и инклюзивных городских пространств, однако существующие инструменты и практики часто оказываются неспособными эффективно решать эти сложные задачи.
Современное городское планирование требует инструментов, способных эффективно разрешать неизбежные компромиссы между экономическим ростом, экологической устойчивостью и справедливым доступом к ресурсам. Осознание того, что города — это динамичные системы, а не статичные объекты, требует от планировщиков перехода к адаптивным методам. Разрабатываемые модели и технологии должны учитывать изменяющиеся потребности сообществ, позволяя оперативно корректировать планы и стратегии. Такие инструменты, как геоинформационные системы (ГИС), алгоритмы машинного обучения и платформы для участия общественности, предоставляют возможность анализировать большие объемы данных, прогнозировать последствия различных решений и вовлекать граждан в процесс планирования, обеспечивая более гибкое и отвечающее реальным потребностям развитие городской среды.
IntelliPlanner: Искусственный Интеллект на Службе Города
IntelliPlanner — это новая платформа, использующая возможности обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) и больших языковых моделей (Large Language Models) для автоматизации и оптимизации городского планирования. Платформа позволяет исследовать широкий спектр планировочных решений, используя алгоритмы обучения с подкреплением для оценки и улучшения предложенных схем. Большие языковые модели используются для анализа данных о городской среде, включая данные о транспортных потоках, инфраструктуре и социально-демографической информации, что позволяет формировать и оценивать различные сценарии развития городской территории. Интеграция этих технологий направлена на повышение эффективности процесса планирования и поиск оптимальных решений, учитывающих различные факторы и ограничения.
Инструмент IntelliPlanner, объединяя возможности обучения с подкреплением и больших языковых моделей, способен исследовать значительно расширенное пространство вариантов планирования городской среды. Этот подход позволяет систематически оценивать различные схемы развития, учитывая множество параметров и ограничений, что принципиально отличает его от традиционных методов. В результате анализа, система выявляет оптимальные решения, направленные на максимизацию уровня удовлетворенности заинтересованных сторон — жителей, бизнеса и муниципальных органов — путем выявления компромиссов и наилучшего соответствия потребностям сообщества.
В рамках системы IntelliPlanner предпочтения заинтересованных сторон напрямую включаются в процесс планирования посредством структурированного сбора данных и анализа обратной связи. Используются как количественные методы, такие как опросы и рейтинги, так и качественные — интервью и фокус-группы — для определения приоритетов сообщества. Полученные данные преобразуются в весовые коэффициенты, которые интегрируются в алгоритм обучения с подкреплением, направляя его на поиск решений, максимально соответствующих потребностям и ожиданиям жителей. Это обеспечивает учет различных точек зрения и способствует созданию более социально приемлемых и эффективных градостроительных проектов.
Обучение Планированию: Вознаграждение и Политика
В основе IntelliPlanner лежит сложная функция вознаграждения (RewardFunction), предназначенная для количественной оценки целей планирования. Эта функция позволяет выразить широкий спектр задач — от оценки качества предоставляемых услуг и инфраструктуры до обеспечения экологической устойчивости — в числовой форме. Конкретно, RewardFunction оценивает различные аспекты городского планирования, такие как доступность транспорта, уровень загрязнения, наличие зеленых зон и социально-экономические показатели, присваивая каждому аспекту весовой коэффициент, отражающий его приоритетность. Полученное суммарное значение вознаграждения служит сигналом для обучения DRLPolicyNetwork, направляя его к выработке оптимальных стратегий распределения земельных ресурсов и управления ресурсами, учитывающих множество конкурирующих целей.
Функция вознаграждения является ключевым компонентом, направляющим работу DRLPolicyNetwork, что позволяет ей обучаться оптимальным стратегиям распределения земель и управления ресурсами. DRLPolicyNetwork использует полученные значения вознаграждения для корректировки своих действий, стремясь к максимизации суммарного вознаграждения в процессе планирования. Этот процесс обучения позволяет сети адаптироваться к сложным задачам, учитывая различные факторы и ограничения, влияющие на эффективность использования земли и ресурсов, и формировать стратегии, направленные на достижение заданных целей в области землепользования и управления ресурсами.
Для эффективной тренировки сети DRLPolicyNetwork используется алгоритм PPO (Proximal Policy Optimization), который обеспечивает стабильное обучение и улучшает сходимость. PPO оптимизирует политику, ограничивая изменение политики на каждом шаге, что предотвращает резкие колебания и обеспечивает более устойчивое обучение. В контексте IntelliPlanner, PPO применяется для реализации многоцелевой оптимизации (MultiObjectiveOptimization), позволяя сети находить решения, наилучшим образом балансирующие между различными, часто конфликтующими, целями, такими как экономическая эффективность, экологическая устойчивость и социальное благополучие. Алгоритм позволяет сети адаптироваться к сложным задачам планирования и находить оптимальные стратегии распределения ресурсов и землепользования.
Улучшение знаний, обеспечиваемое LLM (большими языковыми моделями), играет ключевую роль в повышении эффективности сети политик IntelliPlanner. Этот процесс предполагает интеграцию предварительно обученных языковых моделей для предоставления сети политик дополнительной информации об особенностях городской среды, включая взаимосвязи между различными факторами, ограничения инфраструктуры и потенциальные последствия принимаемых решений. LLMKnowledgeEnhancement позволяет сети политик учитывать более широкий спектр контекстуальных данных, что приводит к более реалистичным и эффективным планам землепользования и управления ресурсами, а также к лучшему пониманию сложных городских процессов.
К Более Умным и Устойчивым Городам
Система IntelliPlanner представляет собой инновационный подход к городскому планированию, направленный на существенное увеличение площади зеленых насаждений и, как следствие, повышение качества жизни горожан. Данная платформа позволяет комплексно анализировать городскую среду и оптимизировать распределение ресурсов для создания большего количества парков, скверов и других зеленых зон. Оптимизация не ограничивается простой площадью — учитываются также доступность зеленых зон для различных групп населения, их функциональное назначение и интеграция в существующую городскую инфраструктуру. В результате, IntelliPlanner способствует созданию более здоровой, комфортной и устойчивой городской среды, где жители имеют больше возможностей для отдыха, физической активности и общения с природой.
В основе разработанной системы лежит принципиально новый подход к городскому планированию, позволяющий гармонично сочетать различные цели и задачи. Вместо традиционного приоритета отдельных аспектов, таких как экономический рост или транспортная доступность, платформа IntelliPlanner комплексно оценивает потребности всех групп населения и обеспечивает справедливое распределение ресурсов и возможностей. Это достигается за счет использования алгоритмов, которые учитывают множество факторов — от доступности зеленых зон и образовательных учреждений до качества инфраструктуры и уровня загрязнения окружающей среды. В результате, планировочные решения, разработанные с использованием данной системы, способствуют созданию более инклюзивных и равноправных городских пространств, где каждый житель имеет равный доступ к необходимым благам и возможностям для полноценной жизни.
В рамках пилотного проекта в Пекине, разработанная система IntelliPlanner продемонстрировала впечатляющий результат — увеличение общего балла оценки качества городской среды на 44.63% по сравнению с первоначальными планами, разработанными специалистами-урбанистами. Этот значительный прирост свидетельствует о способности алгоритма оптимизировать различные аспекты городского планирования, учитывая сложные взаимодействия между зелеными насаждениями, инфраструктурой и потребностями жителей. Полученные данные указывают на то, что применение искусственного интеллекта позволяет создавать более эффективные и устойчивые городские решения, превосходящие традиционные подходы в оценке качества жизни и экологической обстановки.
Исследования, проведенные в различных городских сообществах, демонстрируют значительный положительный эффект от применения IntelliPlanner. В частности, в Чикаго комплексная оценка качества городской среды увеличилась на 31.65% по сравнению с существующими подходами к планированию. Аналогичные улучшения наблюдаются и в Мадриде, где показатель вырос на 27.07%. Эти результаты подтверждают способность системы оптимизировать городское пространство, обеспечивая более эффективное использование ресурсов и улучшая условия жизни для жителей, что делает ее перспективным инструментом для устойчивого развития городов.
Исследования, проведенные в трех крупных городах — Пекине, Чикаго и Мадриде — демонстрируют значительное повышение эффективности предложенной системы планирования в сравнении с традиционными подходами. В частности, в Пекине общий балл, оценивающий различные аспекты городского развития, увеличился на 5.40%, что свидетельствует о заметном улучшении ключевых показателей. В Чикаго и Мадриде зафиксированы аналогичные положительные изменения, составившие 1.64% и 3.92% соответственно. Полученные результаты подтверждают способность системы объективно оптимизировать городское пространство, приводя к более устойчивому и сбалансированному развитию, и предоставляют количественное подтверждение ее преимуществ перед существующими методами планирования.
Разработанный подход, основанный на искусственном интеллекте, предоставляет городским планировщикам инструменты для принятия решений, опирающихся на обширные массивы данных и углубленный анализ. Это позволяет не просто проектировать городскую среду, но и прогнозировать последствия различных решений, оптимизируя распределение ресурсов и повышая устойчивость городской инфраструктуры к различным вызовам, таким как изменение климата или рост населения. Благодаря возможности моделирования и оценки различных сценариев, планировщики могут создавать более адаптивные и эффективные городские пространства, способствующие улучшению качества жизни жителей и формированию экологически ответственной городской среды. В результате, применение подобных технологий открывает путь к созданию городов, способных эффективно функционировать в долгосрочной перспективе, обеспечивая экономическую стабильность и экологическую безопасность.
Инструмент IntelliPlanner представляет собой перспективный подход к городскому планированию, способный кардинально изменить принципы создания современных городов. Он позволяет комплексно учитывать как экономические показатели, обеспечивая процветание и рост, так и экологические аспекты, направленные на устойчивое развитие и сохранение окружающей среды. Внедрение данной системы открывает возможности для создания городов, в которых гармонично сочетаются инновационные решения, благоприятная среда для жизни и эффективное использование ресурсов, что, в свою очередь, способствует повышению качества жизни горожан и формированию устойчивой городской среды для будущих поколений.
Исследование демонстрирует, что традиционные подходы к городскому планированию часто страдают от недостаточной гибкости и учета мнения заинтересованных сторон. Intelli-Planner, объединяя возможности больших языковых моделей и обучения с подкреплением, предлагает принципиально новый взгляд на процесс проектирования городов, позволяя создавать более устойчивые и равноправные городские пространства. Как однажды заметила Грейс Хоппер: «Лучший способ предсказать будущее — это создать его». Этот принцип находит отражение в способности системы генерировать множество альтернативных планов и адаптироваться к изменяющимся потребностям, тем самым активно формируя будущее городской среды, а не просто реагируя на него. Особенно значимо, что система способствует более широкому участию заинтересованных сторон в процессе планирования, что является ключевым аспектом создания действительно устойчивых и инклюзивных городов.
Куда же всё это ведёт?
Представленный подход, безусловно, открывает заманчивую перспективу — автоматизированное проектирование городов, подстроенное под желания заинтересованных сторон. Однако, за элегантностью алгоритмов скрывается привычная проблема: как убедиться, что «желания», переведённые в машинный код, действительно отражают потребности людей, а не предрассудки тех, кто эти потребности интерпретирует? Модель, конечно, оптимизирует, но что, если сама функция оптимизации нуждается в пересмотре?
Следующим шагом видится не столько усложнение архитектуры Intelli-Planner, сколько разработка методов верификации и валидации результатов. Необходимо создать инструменты, позволяющие «взломать» предложенные планы, выявить скрытые bias и оценить их долгосрочные социальные последствия. Интересно было бы изучить возможность интеграции с системами обратной связи, позволяющими горожанам активно участвовать в «отладке» городской среды в реальном времени.
В конечном счёте, задача не в создании идеального алгоритма, а в построении системы, способной адаптироваться к непредсказуемости человеческого фактора. Город — это не машина, а сложная самоорганизующаяся система. И, возможно, самое разумное, что может сделать искусственный интеллект — признать собственные ограничения и научиться учиться у хаоса.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21212.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ЗЛОТОМУ
- Акции Южуралзолото ГК прогноз. Цена акций UGLD
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта
- AXS ПРОГНОЗ. AXS криптовалюта
2026-02-01 08:39