Kentsel Gerileme Belirtilerini Ortaya Çıkarma: Şehir Planlamasında Yapay Zekânın Gücü

Kentsel alanların kalitesini doğru ölçmek; 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 verileri ara sıra yapılan vatandaş anketleriyle toplamak gibi geleneksel yöntemler yetersizdir. Bu anketler seyrek yapılır, maliyetlidir ve insanların algılarına dayanır; dolayısıyla mahalle düzeyindeki koşulların güncelliğini yitirmiş bir tablosunu ortaya koyar.

Araştırmacıların kentsel yayılmayı ölçmek için uydu görüntülerini, gelişmekte olan ülkelerde yoksulluğun, servetin ve gelirin geniş ölçekli haritalarını oluşturmak için de makine öğrenimi projelerini denemesiyle yapay zekânın bu alandaki kullanımı hızla yaygınlaşıyor. Bu gelişmelere rağmen kentsel çevrelerin fiziksel yapısı ve bu yapının 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 ölçüt yok." Andrea, bu boşluğu kapatmak için ortak yazarı Yong Suk Lee ile birlikte yüksek sıklıkta çekilmiş Google Street View görüntülerinden yararlanıp sokak segmenti düzeyinde panel verileri oluşturdu ve bu alanda öncü oldu.

Andrea Vallebueno, Stanford Üniversitesi Düzenleme, Değerlendirme ve Yönetişim Laboratuvarı'nda Hesaplamalı Bilimler alanında araştırma görevlisidir.

Yapay zekâyla topluma fayda sağlama#

Andrea'nın veri bilimini toplumsal fayda sağlayan uygulamalarda kullanma tutkusu, onu makine öğrenimi ve görsel yapay zekâyı incelemeye yöneltti. Ekonomi geçmişi ve Stanford'dan aldığı Veri Bilimi yüksek lisans derecesiyle Andrea, yaklaşık bir buçuk yıldır Ultralytics YOLOv5 kullanıyor.

Mexico City'de büyüyen Andrea, Santa Fe gibi mahalleler arasındaki çarpıcı eşitsizliklerin farkındaydı; burada büyük bir beton duvar zenginleri yoksullardan ayırıyordu. Veri bilimi araştırmacısı olarak Vallebueno, geleneksel ekonomik verilerin bu aşırı farklılıkları göz ardı etmesinden ve eşitsizlikle kentsel gerilemenin göstergelerini gizlemesinden kaygı duymaya başladı. Dünya genelinde şehirlere taşınan insan sayısı arttıkça ayrıntılı verilerin eksikliğinin daha da ciddi bir sorun hâline geleceğini fark etti.

Neden Ultralytics YOLOv5?#

Andrea ve Yong, kentsel gerilemeye ilişkin nesnel bir ölçüt oluşturmayı hedefledi. Kentsel gerilemenin göstergesi olan sekiz özelliği yakalamak için Google Street View görüntülerinde nesne algılama kullandılar. Çıkarım hızı ve kullanım senaryoları açısından kritik önem taşıyan bağlamsal bilgileri kullanması nedeniyle YOLOv5'i seçtiler.

Eğitilmiş model, San Francisco, Mexico City ve South Bend'deki farklı mahallelerden alınan 114.000 sokak görünümü görüntüsünde çıkarım yapmak için kullanıldı. Sekiz özelliğe ait algılamalar, kentsel gerileme endeksleri oluşturmak ve kentsel gerileme görülme sıklığındaki değişimi zaman içinde ölçmek amacıyla sokak segmenti düzeyinde bir araya getirildi.

Mexico City, MX

San Francisco, CA

Andrea ve ekibi, Ultralytics YOLOv5 ile çalışmanın son derece kolay olduğunu gördü; zamanlarının çoğunu veri kümelerini düzenlemeye ve modellerini eğitmeye ayırdılar. Deney izleme araçlarıyla entegrasyonu ve bağlantı kutularının otomatik olarak öğrenilmesini beğendiler; bu özellikler süreci çok daha erişilebilir kıldı.

Andrea ve ekibi, kentsel kalite ölçütlerini fiziksel kentsel çevrenin olumlu özelliklerini de kapsayacak şekilde genişletmek ve bu endekslerin farklı özelliklere sahip kentsel mahallelerdeki performansını test etmek için heyecan duyuyor.

San Francisco, Tenderloin mahallesinde zaman içinde evsizlerin barınağı olarak kullanılan çadırların/branda barınaklarının model tarafından tespit edilme kümesinin görselleştirmesi.

Yapay zekâ alanında başlangıç yapmak isteyenlere öneriler#

Yapay zekâya yeni başlayanlara Andrea, tutku duydukları bir sorun veya araştırma sorusu bulmalarını ve yapay zekâ yaşam döngüsünün tamamını deneyimlemelerini öneriyor. Bunun sezgi geliştirmek ve modellerinin sınırlarını anlamak için en iyi yollardan biri olduğuna inanıyor.

Yapay zekâ, karmaşık veri kümelerini inceleyip anlamalarını sağladığı ve bulgularının doğruluğunu ve güvenilirliğini artırdığı için üniversiteler ve araştırmacılar açısından giderek daha önemli bir araç hâline geliyor. Araştırmacılar yapay zekâdan yararlanarak kentsel alanları ve kent sakinlerinin karşılaştığı zorlukları daha kapsamlı biçimde anlayabilir; bu da daha iyi politikalara ve çözümlere katkıda bulunur.

Andrea'nın YOLOv5 deneyimini okuduğun için teşekkürler! Sen de deneyimini paylaşmak ister misin? Kendi Ultralytics YOLO kullanım senaryonla her yerde @Ultralytics hesabını etiketle; çalışmanı makine öğrenimi topluluğuna duyuralım.