Kentsel Çöküş Belirtilerini Ortaya Çıkarmak: Şehir Planlamada Yapay Zekanın Gücü

Kentsel mekanların kalitesini doğru bir şekilde ölçmek, şehir sakinlerinin karşılaştığı yoksulluk, altyapı, ulaşım, sağlık ve güvenlik gibi çeşitli zorluklarla mücadele eden etkili politikalar oluşturmada kritik bir unsurdur. Ancak, suç oranları, gelir düzeyleri ve konut koşulları gibi sosyoekonomik verileri ara sıra yapılan vatandaş anketleriyle toplamanın geleneksel yöntemleri; seyrek, pahalı ve insan algısına dayalı olmaları nedeniyle yetersiz kalmakta ve mahalle düzeyindeki koşulların güncelliğini yitirmiş bir resmini sunmaktadır.

Bu alanda yapay zekanın kullanımı hızla popülerlik kazanıyor; araştırmacılar kentsel yayılmayı nicelendirmek için uydu görüntüleri ile deneyler yapıyor ve gelişmekte olan ülkelerde yoksulluk, zenginlik ve gelirin büyük ölçekli haritalarını oluşturmak için makine öğrenimi projeleri yürütüyorlar. Bu gelişmelere rağmen, kentsel ortamlardaki fiziksel manzara ve bunun zaman içindeki değişimi henüz tam olarak keşfedilmedi.

Andrea Vallebueno'ya göre, "kentsel mekanın kalitesini, zaman içindeki değişimini ve sunduğu mekansal eşitsizliği belgeleyen yeterli bir ölçüm bulunmuyor." Andrea, bu boşluğu doldurmak için ortak yazarı Yong Suk Lee ile birlikte yüksek frekanslı Google Street View görüntülerini kullandı ve sokak segmenti düzeyinde panel verileri oluşturarak bu alanda öncü oldular.

Andrea Vallebueno, Stanford Üniversitesi Düzenleme, Değerlendirme ve Yönetişim Laboratuvarı'nda Hesaplamalı Bilim Araştırma Görevlisidir.

Link to this sectionYapay Zeka ile İyilik Yapmak#

Andrea'nın veri bilimini sosyal fayda sağlayan uygulamalar için kullanma tutkusu, onu makine öğrenimi ve vizyon yapay zekası kullanımını keşfetmeye yöneltti. Ekonomi geçmişi ve Stanford'dan Veri Bilimi alanında Yüksek Lisans derecesi olan Andrea, yaklaşık bir buçuk yıldır YOLOv5 kullanıyor.

Mexico City'de bir çocukken Andrea, Santa Fe gibi mahallelerde zenginleri fakirlerden ayıran büyük beton bir duvarın olduğu bölgelerdeki çarpıcı eşitsizliklerin son derece farkındaydı. Bir veri bilimci araştırmacı olarak Vallebueno, geleneksel ekonomik verilerin bu aşırı farklılıkları nasıl göz ardı ettiğini ve eşitsizlik ile kentsel çöküş göstergelerini nasıl gizlediğini fark etti. Dünya genelinde şehirlere göç eden insan sayısındaki artışla birlikte, detaylı veri eksikliğinin giderek daha acil bir sorun haline geleceğini anladı.

Link to this sectionNeden YOLOv5?#

Andrea ve Yong, kentsel çöküşün nesnel bir ölçümünü oluşturmayı amaçladılar. Kentsel çöküşün göstergesi olan sekiz kentsel özelliği yakalamak için Google Street View görüntülerinde nesne algılamayı kullandılar. Çıkarım hızı ve kullanım durumları için kritik olan bağlamsal bilgi kullanımı nedeniyle YOLOv5 seçtiler.

Eğitilmiş model, San Francisco, Mexico City ve South Bend'deki farklı mahallelerden gelen 114.000 sokak görünümü görüntüsü üzerinde çıkarım yapmak için kullanıldı. Sekiz niteliğin algılanması, kentsel çöküş endeksleri oluşturmak ve kentsel çöküş insidansındaki değişimi zaman içinde ölçmek amacıyla sokak segmenti düzeyinde toplandı.

Mexico City, Meksika

San Francisco, Kaliforniya

Andrea ve ekibi, YOLOv5 ile çalışmanın inanılmaz derecede kolay olduğunu, zamanlarının çoğunu veri setlerini düzenleyerek ve modellerini eğiterek geçirdiklerini belirttiler. Deney izleme araçlarıyla entegrasyonu ve süreci çok daha erişilebilir kılan otomatik sınırlayıcı kutu (bbox) öğrenimini takdir ettiler.

Andrea ve ekibi, kentsel kalite ölçümlerini fiziksel kentsel çevrenin olumlu niteliklerini de içerecek şekilde genişletmekten ve bu endekslerin performansını çeşitli kentsel mahallelerde test etmekten heyecan duyuyorlar.

Tenderloin, San Francisco mahallesinde zaman içinde evsiz barınağı olarak kullanılan çadırların/brandaların model algılamalarının görselleştirilmesi.

Link to this sectionYapay Zekaya Başlangıç İçin Tavsiyeler#

Yapay zekaya yeni başlayanlar için Andrea, tutkulu oldukları bir problem veya araştırma sorusu bulmalarını ve tüm yapay zeka yaşam döngüsünü deneyimlemelerini öneriyor. Bunun, sezgi oluşturmanın ve modellerinin sınırlamalarını anlamanın en iyi yollarından biri olduğuna inanıyor.

Yapay zeka, karmaşık veri setlerini keşfetmelerini ve anlamalarını sağladığı, bulgularını daha doğru ve güvenilir kıldığı için üniversiteler ve araştırmacılar için giderek daha önemli bir araç haline geliyor. Yapay zekadan yararlanarak, araştırmacılar kentsel mekanlar ve şehir sakinlerinin karşılaştığı zorluklar hakkında daha kapsamlı bir anlayış oluşturabilir, bu da daha iyi politikalara ve çözümlere yol açabilir.

Andrea'nın YOLOv5 deneyimi hakkında okuduğun için teşekkürler! Kendi deneyimini paylaşmak ister misin? Kendi Ultralytics YOLO kullanım durumunla bizi her yerde @Ultralytics olarak etiketle, çalışmanı ML topluluğuna tanıtalım.