Not entirely long ago, a brilliant study took centre stage in the realm of urban planning. This pioneering study conducted by researchers from the illustrious MIT Senseable City Lab offered a fresh perspective on a chronic urban problem: pollution in New York City. Through the lens of advanced technology and innovative methods, the team leveraged machine learning to estimate emissions from each automobile captured on the city’s 331 traffic cameras. It was a light-bulb moment that illustrated how visual AI techniques can be employed to drive environmental efforts on an unprecedented scale.
Visual AI has revolutionized modern-day urban planning. With the power of advanced technology, urban planners can now tackle a wide range of pivotal questions. Where do we most frequently encounter traffic congestion? What makes certain intersections potentially dangerous? Which parts of parks or plazas lure the most people? While it’s clear that the more images we collect, the more insights we can generate, there’s also a need to navigate the shadowy cornerstones of privacy and fairness.
“Każdy obraz to zbiór danych” – powiedział Fábio Duarte, badacz z MIT i współautor nowatorskiej książki poświęconej wizualnej sztucznej inteligencji oraz urbanistyce. Przedstawia on jasny obraz tego, w jaki sposób obrazy cyfrowe mogą precyzyjnie i z uwzględnieniem niuansów określać cechy miasta. Duarte zachowuje jednak ostrożność, podkreślając wynikające z tego konsekwencje dla prywatności.
Ekscytujące zastosowania wizualnej sztucznej inteligencji w kontekście miejskim nie kończą się na tym. Wizualna sztuczna inteligencja zapewnia nam również niespotykaną dotąd skalowalność. Jak zauważyła Martina Mazzarello, kolejna badaczka z MIT i współautorka tej samej książki, technologia ta pozwala nam uzyskiwać wnioski na dużą skalę, w różnorodnych środowiskach miejskich. Ich przełomowa książka “Jak sztuczna inteligencja postrzega miasto: miejska inteligencja wizualna,” porusza tę kwestię i wiele innych, szczegółowo opisując, w jaki sposób sztuczna inteligencja może stać się cennym narzędziem w projektowaniu urbanistycznym kierowanym przez człowieka.
The book, firmly rooted in the work of the MIT Senseable City Lab, embarks on a journey to establish AI’s place within traditional visual urban studies. It connects the dots from ancient Roman marble maps to the influential urban photography of today. The content encourages readers to view AI as a device serving human purposes in urban design – from emissions monitoring and traffic flow analysis to the enhancement of street-level imagery. The authors even tackle green urban spaces, discussing how phone images can offer insights into people’s everyday interaction with greenery and its impact on reported wellness.
Like all powerful tools, visual AI comes with its challenges. The authors highlight potential downfalls such as surveillance issues, bias in AI systems, and unequal evaluation of diverse population groups. This echoes Duarte’s assertion that AI is not neutral and hence it is critical to handle it with care and insight.
“Jak sztuczna inteligencja postrzega miasto” – niezwykła książka, która od czasu wydania zebrała pochwały ze strony środowiska naukowego. Michael Batty z University College London chwali tę publikację, podkreślając, w jaki sposób ukazuje ona potencjał sztucznej inteligencji i analityki miejskiej w zakresie poprawy projektowania urbanistycznego.
Podsumowując, sztuczna inteligencja wizualna niesie ze sobą ogromny potencjał dla nauk o miastach. Jeśli podejdzie się do niej w sposób rozważny, krytyczny i kreatywny, może ona całkowicie zmienić zasady gry. A skoro o tym mowa, jeśli Twoja firma rozważa możliwości automatyzacji, koniecznie sprawdź, co implementi.ai co ma dla ciebie w zanadrzu.
Ta strona używa plików cookie.