Effiziente Städteentwicklung: Kann KI Städte besser planen als Menschen?
Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Stadtplanung auf innovative Weise zu beeinflussen. Durch die Nutzung umfangreicher Datensätze und fortschrittlicher Algorithmen kann KI komplexe Muster und Trends in städtischen Entwicklungen identifizieren. Wie können Einwohner davon profitieren?
Chinesisches KI-Modell übertrifft menschliche Experten in der Erstellung von Flächennutzungs- und Straßenplänen.
Foto: PantherMedia / Gorodenkoff
Das Konzept des Städtebaus in Computerspielen ist vielen Menschen vertraut und bietet eine weitere Perspektive auf die Rolle der KI in der Stadtplanung. In virtuellen Welten können Spieler mithilfe von Simulationen und Baustrategien Städte erschaffen und verwalten. Doch wie könnte es in der realen Welt funktionieren?
Die effektive räumliche Planung städtischer Gemeinschaften spielt eine entscheidende Rolle in der nachhaltigen Stadtentwicklung. Trotz des Komforts, den geografische Informationssysteme und computergestütztes Design bieten, bleibt die Gestaltung von Flächennutzung und Straßenführung stark von menschlichen Experten abhängig. In diesem Kontext wird ein künstliches Intelligenzmodell vorgeschlagen, um räumliche Pläne für städtische Gemeinschaften zu erstellen.
Eine chinesische Forschergruppe hat eine Software entwickelt, die in der Lage ist, Flächennutzungs- und Straßenpläne besser zu erstellen als erfahrene menschliche Experten. Die Forschenden sind überzeugt, dass KI die Stadtplanung grundlegend transformieren kann.
Zukünftige Software könnte nicht nur optimierte Vorschläge für Bebauungs- und Straßenpläne je nach verschiedenen Zielen präsentieren, sondern auch diese Pläne auf ihre Auswirkungen hin, wie beispielsweise das Klima, prüfen. Allerdings existieren solche Lösungen noch nicht. Obwohl Google mit seinem Datenanalyse-Tool „Environmental Insights Explorer“ (EIE) Städten die Möglichkeit bietet, bestehende Pläne bezüglich bestimmter Kriterien (wie Emissionen oder Baumbestand) zu überprüfen und damit die Stadtplaner zu unterstützen, stehen einer vollautomatischen Stadtentwicklung noch zahlreiche technische Herausforderungen im Weg, berichtet Golem.
Wie kann die KI Städte planen?
So kann die KI Verkehrsflüsse analysieren, Bevölkerungswachstum prognostizieren und Umweltfaktoren bewerten, so dass sie eine umfassende Perspektive auf die Stadtentwicklung ermöglichen kann.
Mit diesen Erkenntnissen kann KI Städte effizienter planen, indem sie infrastrukturelle Bedürfnisse antizipiert und vorausschauende Empfehlungen für die Platzierung von Gebäuden, Straßen, Grünflächen und anderen Einrichtungen gibt. Dabei berücksichtigt sie Faktoren wie die Reduzierung von Verkehrsstaus, die Verbesserung der Luftqualität und die Förderung der Lebensqualität für die Bewohner.
Straßenpläne für Stadtviertel generieren
Einige Aspekte wurden mittlerweile erfolgreich angegangen: In einer kürzlich in „Nature Computational Science“ veröffentlichten Studie präsentieren chinesische Forscher ein maschinelles Lernmodell. Dieses ist in der Lage, eigenständig Flächennutzungs- und Straßenpläne für Stadtviertel zu generieren und dabei die Leistungen menschlicher Experten zu übertreffen.
Mithilfe einer virtuellen Stadt und zwei Stadtvierteln in Peking wurde das trainierte Modell auf seine Fähigkeiten geprüft. Die Autoren des Papers betonen, dass die räumliche Flächen- und Straßenanordnung des Modells die von anderen Algorithmen und professionellen menschlichen Designern erstellten Anordnungen in Bezug auf alle untersuchten Metriken um etwa 50 Prozent übertrafen und dabei bis zu 3.000 Mal schneller waren. Allerdings ist das Modell derzeit nur für kleinere Stadtviertel mit einer maximalen Größe von vier Quadratkilometern einsatzfähig. Es reicht nicht aus, um komplette Städte zu planen. Die Forscher betonen, dass dieses Problem wesentlich komplexer ist, da dabei das Zusammenspiel vieler verschiedener Subsysteme der Stadt berücksichtigt werden muss.
Dabei betonen die Forschenden, dass bei diesem Modell nicht darum gehe, menschliche Planer zu ersetzen. Vielmehr streben sie danach, menschliche Experten durch die Software zu unterstützen, was immerhin zu einer Verbesserung der Effizienz um bis zu 15 Prozent führen könnte.
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