Kentsel Gerileme Belirtilerini Ortaya Çıkarmak: Şehir Planlamasında AI'ın Gücü

Kentsel alanların kalitesinin doğru şekilde ölçülmesi; yoksulluk, altyapı, ulaşım, sağlık ve güvenlik gibi kent sakinlerinin karşılaştığı çeşitli zorlukları ele alan etkili politikalar oluşturmanın kritik bir unsurudur. Ancak suç oranları, gelir düzeyleri ve konut koşulları gibi sosyoekonomik verilerin ara sıra yapılan vatandaş anketleri yoluyla toplanmasına dayanan geleneksel yöntemler yetersizdir; çünkü bu yöntemler seyrek ve pahalıdır, ayrıca insan algısına dayanır ve mahalle düzeyindeki koşulların güncelliğini yitirmiş bir tablosunu ortaya çıkarır.

Bu alanda AI kullanımı hızla yaygınlaşırken araştırmacılar, kentsel yayılmayı nicelendirmek için uydu görüntülerini ve gelişmekte olan ülkelerde yoksulluk, refah ve gelirin geniş ölçekli haritalarını oluşturmak için makine öğrenimi projelerini deniyor. Bu gelişmelere rağmen kentsel ortamların içindeki fiziksel yapı ve bunun zaman içinde nasıl değiştiği henüz tam olarak incelenmiş değil.

Andrea Vallebueno’ya göre, "kentsel alanın kalitesini, zaman içindeki değişimini ve barındırdığı mekânsal 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 yol segmenti düzeyinde panel verileri oluşturdu; böylece bu alanda öncü oldular.

Andrea Vallebueno, Stanford University’s Regulation, Evaluation, and Governance Lab bünyesinde Hesaplamalı Bilim Araştırma Görevlisidir.

AI ile İyilik İçin Çalışmak#

Andrea’nın veri bilimini toplumsal fayda odaklı uygulamalarda kullanma tutkusu, onu makine öğrenimi ve görsel AI kullanımını keşfetmeye yöneltti. Ekonomi geçmişine ve Stanford’dan Veri Bilimi alanında yüksek lisans derecesine sahip olan Andrea, yaklaşık bir buçuk yıldır Ultralytics YOLOv5 kullanıyor.

Andrea, Mexico City’de büyürken Santa Fe gibi mahalleler arasındaki çarpıcı eşitsizliklerin, zenginleri yoksullardan ayıran büyük bir beton duvarla somutlaştığını yakından gördü. Bir veri bilimci ve araştırmacı olarak Vallebueno, geleneksel ekonomik verilerin bu uç farklılıkları nasıl gözden kaçırdığını ve eşitsizlik ile kentsel gerileme göstergelerini nasıl belirsizleştirdiğini fark etti. Dünya genelinde şehirlere taşınan insanların sayısı arttıkça ayrıntılı verilerin eksikliğinin giderek daha acil bir sorun hâline geleceğini anladı.

Neden Ultralytics YOLOv5?#

Andrea ve Yong, kentsel gerilemenin nesnel bir ölçümünü oluşturmayı amaçladı. Kentsel gerilemeye işaret eden sekiz kentsel özelliği tespit etmek için Google Street View görüntülerinde nesne algılama kullandılar. Kullanım senaryoları açısından kritik olan çıkarım hızı ve bağlamsal bilgilerin kullanımı nedeniyle YOLOv5’i seçtiler.

Eğitilen model, San Francisco, Mexico City ve South Bend’deki farklı mahallelerden alınan 114.000 sokak görünümü görüntüsü üzerinde çıkarım yapmak için kullanıldı. Sekiz özelliğe ait tespitler, kentsel gerileme endeksleri oluşturmak ve kentsel gerilemenin görülme sıklığındaki değişimi zaman içinde ölçmek üzere yol segmenti düzeyinde toplulaştırıldı.

Mexico City, MX

San Francisco, CA

Andrea ve ekibi, Ultralytics YOLOv5 ile çalışmayı son derece kolay buldu; zamanlarının çoğunu veri kümelerini düzenlemeye ve modellerini eğitmeye harcadılar. Deney izleme araçlarıyla entegrasyonu ve süreci çok daha erişilebilir hâle getiren sınırlayıcı kutuların otomatik olarak öğrenilmesini takdir ettiler.

Andrea ve ekibi, kentsel kalite ölçümlerini fiziksel kentsel çevrenin olumlu özelliklerini de kapsayacak şekilde genişletmekten ve bu endekslerin performansını çeşitli kentsel mahallelerde test etmekten heyecan duyuyor.

San Francisco’nun Tenderloin mahallesinde evsizlerin barınma amacıyla kullandığı çadırlar ve brandalara ilişkin model tespitleri kümesinin zaman içindeki görselleştirmesi.

AI Alanında Başlangıç Yapmak İçin Öneriler#

AI alanında yeni olanlara Andrea, tutkuyla bağlı oldukları bir sorun veya araştırma sorusu bulmalarını ve AI yaşam döngüsünün tamamından geçmelerini öneriyor. Bunun, sezgi geliştirmek ve modellerinin sınırlamalarını anlamak için en iyi yollardan biri olduğuna inanıyor.

AI, üniversiteler ve araştırmacılar için giderek daha önemli bir araç hâline geliyor; çünkü karmaşık veri kümelerini incelemelerini ve anlamalarını sağlayarak bulgularını daha doğru ve güvenilir kılıyor. Araştırmacılar AI’dan yararlanarak kentsel alanlar ve kent sakinlerinin karşılaştığı zorluklar hakkında daha kapsamlı bir anlayış geliştirebilir, bu da daha iyi politikalar ve çözümler ortaya koyabilir.

YOLOv5 ile ilgili Andrea’nın deneyimini okuduğun için teşekkürler! Sen de deneyimini paylaşmak ister misin? Kendi Ultralytics YOLO kullanım senaryonla her yerde bizi @Ultralytics olarak etiketle; çalışmanı ML topluluğuna tanıtalım.