AI-STRUCTURE
Искусственный интеллект как инструмент планирования пространств
Проблема
Для эффективного использования городского пространства требуется анализ плотности населения и потенциально прибыльных районов, а также их кластеризация по запросам городского сообщества.
Поэтому ключевым моментом в застройке является месторасположение зданий. От правильно подобранной локации будет зависеть успех всего проекта.
Особенно остро эта проблема стоит в мегаполисах. Для эффективного использования городского пространства требуется анализ плотности населения и потенциально прибыльных районов, а также их кластеризация относительно запросов целевой аудитории. От качества этих данных напрямую зависит, будет ли здание приносить прибыль.
Санкт-Петербург
Нижний Новогород
Новосибирск
Москва
Казань
Красноярск
Екатеринбург
Челябинск
1 804 тыс кв/м
16 869 тыс кв/м
7 185 тыс кв/м
2 168 тыс кв/м
3 483 тыс кв/м
4 121 тыс кв/м
1 129 тыс кв/м
1 126 тыс кв/м
Статистика роста жилой площади в мегаполисах за год
Факторы, влияющие на выбор места для застройки
экология района
уровень развитости
внешней социальной и коммерческой инфраструктуры
внешней социальной и коммерческой инфраструктуры
лимит объема
коммерческой и жилой площади
коммерческой и жилой площади
обеспеченность транспортной инфраструктурой
конкурентная среда
разрешенный вид застройки на конкретном участке земли
Почему качество вводных данных важно для застройщиков?
Исследование GARTNER
за 2020 год низкое качество данных обходится застройщикам в среднем не менее чем в 12,9 млн долларов в год
Двумя самыми большими проблемами при работе с данными являются:
Несогласованность данных в разных источниках
По данным Gartner, является самой сложной проблемой качества данных. Так происходит в результате хранения на серверах данных со значительными совпадениями, пробелами или несоответствиями. При масштабном анализе информация берется со всех источников, количество данных поражает и, одновременно с этим, создает проблему. Ведь если все они не связаны и не согласованы между собой, сложно определить какие-то неточности вручную, а стандартизация данных становится намного сложнее.
Нехватка ресурсов
Не у всех застройщиков и предпринимателей есть возможность тратить большие ресурсы на анализ данных. Сюда входят, как материальные, так и временные факторы. Или их внимание сконцентрировано лишь на одном аспекте, а возможности масштабировать этот процесс нет.
Несогласованность данных в разных источниках
По данным Gartner, является самой сложной проблемой качества данных. Так происходит в результате хранения на серверах данных со значительными совпадениями, пробелами или несоответствиями. При масштабном анализе информация берется со всех источников, количество данных поражает и, одновременно с этим, создает проблему. Ведь если все они не связаны и не согласованы между собой, сложно определить какие-то неточности вручную, а стандартизация данных становится намного сложнее.
Нехватка ресурсов
Не у всех застройщиков и предпринимателей есть возможность тратить большие ресурсы на анализ данных. Сюда входят, как материальные, так и временные факторы. Или их внимание сконцентрировано лишь на одном аспекте, а возможности масштабировать этот процесс нет.
ИИ вошел в чат…
rTIM
Принцип работы rTIM (Regional Territory Investment Modeling) основан на использовании искусственного интеллекта и аналитических алгоритмов для планирования и моделирования градостроительных проектов.
Принцип работы rTIM (Regional Territory Investment Modeling) основан на использовании искусственного интеллекта и аналитических алгоритмов для планирования и моделирования градостроительных проектов.
Как это работает?
Программа интегрируется с различными источниками и создает точную и актуальную базу данных для дальнейшего анализа.
rTIM использует машинное обучение для прогнозирования сценариев развития территорий. Программа позволяет на основе исторических данных и сценарного анализа предсказывать, как изменения в городской среде повлияют на экономику, транспортную инфраструктуру и социальную сферу.
rTIM может генерировать мастер-планы на основе исходных данных и ограничений:
Эти планы могут быть адаптированы под различные параметры, включая демографию и доступность ресурсов.
rTIM использует машинное обучение для прогнозирования сценариев развития территорий. Программа позволяет на основе исторических данных и сценарного анализа предсказывать, как изменения в городской среде повлияют на экономику, транспортную инфраструктуру и социальную сферу.
rTIM может генерировать мастер-планы на основе исходных данных и ограничений:
- Расположение жилых зон, коммерческих объектов, зеленых территорий.
- Прокладка транспортных магистралей и инженерных сетей.
- Оптимизация пространства для снижения затрат и повышения эффективности.
Эти планы могут быть адаптированы под различные параметры, включая демографию и доступность ресурсов.
Home Base Unit + AI
Существует система HBU, с помощью которой определяется наиболее выгодное использование земли. Учитывая градостроительные и физические ограничения, спрос рынка, рассчитывается всевозможная функциональность.
Интеграция с AI позволяет повысить точность, ускорить принятие решений и улучшить результаты на всех этапах проектирования, а также:
Интеграция с AI позволяет повысить точность, ускорить принятие решений и улучшить результаты на всех этапах проектирования, а также:
- Автоматизировать обработку данных
- Реализовывать модели в реальном времени
- Улучшить визуализации проектов
- Оптимизировать ресурсы и затраты
ArcGIS CityEngine + AI
ArcGIS CityEngine – это передовая технология трехмерного моделирования, способная существенно ускорить процесс создания крупных, интерактивных городских пространств. Программное обеспечение позволяет проектировать среды, основываясь на данных географических информационных систем (ГИС), или моделировать вымышленные города в любой временной перспективе – от исторических эпох до футуристических мегаполисов. Так, ключевой особенностью платформы является процедурная генерация.
Это открывает возможности создания реалистичных 3D-сцен, управления сложными городскими моделями и адаптации к специфике архитектурных задач.
Ключевой особенностью платформы является процедурная генерация. Гибкие алгоритмы процедурной генерации в CityEngine могут использовать машинное обучение для оптимизации городских моделей, например, предсказывая наиболее эффективное использование пространства на основе больших данных.
Какие задачи закрывает ИИ?
Уже на этапе планирования искусственный интеллект помогает минимизировать ошибки и ускоряет реализацию проектов за счёт чёткой координации всех процессов. Он, оптимизирует использование земельных ресурсов, проектирование транспортной и социальной инфраструктуры за счет анализа демографических данных.
Также есть возможность смоделировать экономическую эффективность, спрогнозировать рентабельность и привлечение инвестиций.
Также есть возможность смоделировать экономическую эффективность, спрогнозировать рентабельность и привлечение инвестиций.
Развитие городской инфраструткуры на видео
Создатели проекта "Команда 17":
Владислав Долгих
Анастасия Мунтяну
Вера Касьяненко
Полина Масалимова
Татьяна Голякова
Владислав Долгих
Анастасия Мунтяну
Вера Касьяненко
Полина Масалимова
Татьяна Голякова
ВАЖНО! Представленный проект был создан в рамках хакатона генеративным медиа ScienceMedia AI 2024. Данные, выводы и их визуализация нуждаются в доработке.