Una ricerca dell'Università di Notre Dame e di Stanford ha utilizzato l'Intelligenza Articifiale per mappare in maniera puntuale tre città modello, analizzando il degrado urbano ed individuando le soluzioni per aumentare il benessere dei cittadini
Sfruttando decenni di immagini di street view, l’IA valuta le città anche in base alla presenza di buche, spazzatura, finestre rotte o facciate degradate
(Rinnovabili.it) – Come sarà la vita nelle città tra poco meno di 30 anni? Un’ipotesi la possiamo dare con certezza: sarà molto più densa. Entro il 2050 la popolazione mondiale raggiungerà probabilmente i 9 miliardi di persone, il 75% delle quali vivrà proprio in città. In un ambiente così densamente popolato il degrado urbano potrebbe portarsi dietro non pochi problemi gestionali e sociali. In nostro aiuto potrebbe però arrivare l’Intelligenza Artificiale.
L’IA al servizio dei pianificatori
Secondo il team di ricercatori dell’Università di Notre Dame e dell’Università di Stanford la qualità dell’ambiente fisico urbano diventerà sempre più determinante per il benessere umano e per lo sviluppo di un futuro sostenibile. Ma misurare e monitorare la qualità dell’ambiente cittadino e di conseguenza del degrado urbano è estremamente difficile, a causa delle disparità spaziali e della quantità di elementi che entrano a far parte dell’equazione. La possibile soluzione al problema potrebbero averla trovata Yong Suk Lee, assistente professore di tecnologia, economia e affari globali alla Keough School of Global Affairs dell’Università di Notre Dame, e Andrea Vallebueno dell’Università di Stanford. Sfruttando l’apprendimento automatico i due team hanno elaborato un metodo scalabile che permette di misurare il degrado urbano a livello fisico e temporale.
“Mentre il mondo si urbanizza, i pianificatori urbani e i politici devono assicurarsi che la progettazione e le politiche urbane affrontino adeguatamente questioni critiche come il miglioramento delle infrastrutture e dei trasporti, la povertà, la salute e la sicurezza degli abitanti delle città, nonché la crescente disuguaglianza all’interno e tra le città”, ha sottolineato Lee. “Utilizzando l’apprendimento automatico per riconoscere modelli di sviluppo dei quartieri e di disuguaglianza urbana, possiamo aiutare i pianificatori urbani e i politici a comprendere meglio il deterioramento dello spazio urbano e la sua importanza nella pianificazione futura”.
Buche e spazzatura avranno vita breve
Al posto dei fattori solitamente tenuti in considerazione per determinare la qualità urbana, come il tasso di criminalità o il livello di reddito, la ricerca parte dall’analisi delle migliaia di immagini disponibili con street view.
Il modello di IA utilizzato da Lee e Vallebueno si chiama YOLOv5. Questa forma di intelligenza artificiale è in grado di rilevare otto classi di oggetti che indicano degrado urbano o contribuiscono a creare uno spazio urbano sgradevole: quali buche, graffiti, spazzatura, tende, sbarre o finestre rotte, facciate scolorite o fatiscenti, erbacce e segnaletiche di servizio. La sperimentazione è stata condotta in tre città: San Francisco, Città del Messico e South Bend, Indiana.
Analizzando le immagini raccolte provenienti dagli stessi ambienti urbani in un lasso di tempo ben definito, l’IA è in grado di rilevare l’incidenza del degrado urbano quartiere per quartiere, individuando quali sono gli elementi da modificare per tornare ad alzare la qualità della vita dei cittadini.
Secondo i due ricercatori a capo del progetto, uno strumento che sfrutta l’IA e l’apprendimento automatico potrebbe velocizzare notevolmente i processi di pianificazione e le decisioni della politica, cambiando in maniera oggettiva l’ambiente urbano.
I risultati della ricerca sono stati recentemente pubblicati su Scientific Reports.
