La suddivisione in zone basata sull'intelligenza artificiale ha rappresentato la risposta a città intelligenti ed "eque"

Creatore: Jun Peng, NBBJ
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Gli architetti Technocrat Smart City si stanno rivolgendo all'IA e alla teoria dei sistemi per automatizzare la suddivisione in zone delle proprietà. Il dottor Parag Khanna aveva ragione quando ha detto che "la globalizzazione è il sistema'. ⁃ TN Editor

I codici di zona sono vecchi di un secolo e la linfa vitale di tutte le principali città degli Stati Uniti (tranne probabilmente Houston), determinando cosa può essere costruito dove e quali attività possono svolgersi in un quartiere. Tuttavia, poiché la loro complessità è aumentata, gli accademici stanno sempre più esplorando se i loro sistemi basati su regole per razionalizzare lo spazio urbano possano essere sostituiti con sistemi dinamici basati su blockchain, algoritmi di machine learning e dati spaziali, potenzialmente rivoluzionando la pianificazione e lo sviluppo urbano per i prossimi cento anni.

Queste visioni del futuro sono state ispirate dalle mie recenti chat con Kent Larson e John Clippinger, un duo di pensiero urbano dinamico che ha fatto del miglioramento delle città e della governance urbana il loro attuale focus di carriera. Larson è un ricercatore principale presso il MIT Media Lab, dove dirige il City Science Group e Clippinger era in precedenza un ricercatore presso il Human Dynamics Group presso il MIT Media Lab ed è ora cofondatore di Swytch.io che sta sviluppando un token di utilità chiamato Swytch.

Una delle sfide più difficili che devono affrontare le principali città degli Stati Uniti è il prezzo delle abitazioni, che è salito alle stelle negli ultimi decenni, mettendo a dura prova il budget di grandi e piccini, single e famiglie. La media un appartamento con una camera da letto costa $ 3,400 a San Francisco$ 3,350 a New York City, rendendo queste meccas di innovazione sempre più fuori dalla portata anche di fondatori di startup ben finanziati e tanto meno artisti o educatori.

Tuttavia, l'edilizia abitativa non è sufficiente per saziare il lavoratore della moderna economia della conoscenza. Ci si aspetta che ogni quartiere abbia una lista di servizi, da ristoranti carini ed economici, spazi aperti e istituzioni culturali a servizi umani fondamentali come negozi di alimentari, tintorie e saloni di parrucchieri.

Oggi, una scheda di zonizzazione proverebbe semplicemente a chiedere che vari sviluppi includano i servizi necessari come parte del processo di autorizzazione, portando a deserti di cibo e i curiosi senz'anima di alcuni quartieri urbani. Nel mondo di Larson e Clippinger, tuttavia, i modelli basati su regole sarebbero eliminati per "sistemi dinamici autoregolanti" basati su quelli che potrebbero essere chiamati agnosticamente token.

Ogni quartiere è composto da diversi tipi di persone con diversi obiettivi di vita. Larson ha spiegato che "Possiamo modellare questi diversi scenari di chi vogliamo lavorare qui e che tipo di servizi desideriamo, quindi che possono essere delineati matematicamente come algoritmi e gli incentivi possono essere dinamici in base a feed di dati in tempo reale".

L'idea è di prendere prima set di dati come tempi di mobilità, economia dell'unità, punteggi dei servizi e risultati sulla salute, tra molti altri e inserirli in un modello di apprendimento automatico che sta cercando di massimizzare la felicità dei residenti locali. I token sarebbero quindi una valuta per fornire segnali al mercato di quali elementi dovrebbero essere aggiunti alla comunità o rimossi per migliorare la felicità.

Uno sviluppatore di appartamenti di lusso potrebbe dover pagare i token, in particolare se l'edificio non offre alcun servizio essenziale, mentre un altro sviluppatore che converte la propria proprietà in spazi aperti potrebbe essere completamente sovvenzionato da token precedentemente pagati nel sistema. "Non è necessario comprimere i segnali in un unico meccanismo di prezzo", ha detto Clippinger. Invece, con "loop di feedback, sai che ci sono intervalli dinamici che stai cercando di mantenere".

Confronta questo approccio basato sui sistemi con la complessità che abbiamo oggi ...

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