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 alanın kalitesini, zaman içindeki değişimini ve sergilediği mekansal eşitsizliği belgeleyen yeterli bir ölçüm yoktur." Andrea, ortak yazarı Yong Suk Lee ile birlikte yüksek frekanslı Google Street View görüntülerini kullanarak ve sokak segmenti düzeyinde panel veriler oluşturarak bu boşluğu doldurmuş ve kendilerini bu alanda öncü yapmıştır.

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

Yapay Zeka ile İyilik Yapmak#

Andrea’nın veri bilimi uygulamalarını sosyal fayda için kullanma tutkusu, onu makine öğrenimi ve görme tabanlı yapay zeka kullanımını araştırmaya yöneltti. Ekonomi arka planına ve Stanford’dan Veri Bilimi Yüksek Lisans derecesine sahip olan Andrea, yaklaşık bir yıldır Ultralytics 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.

Neden Ultralytics YOLOv5?#

Andrea ve Yong, kentsel çöküntünün objektif bir ölçüsünü oluşturmayı amaçladı. Kentsel çöküntünün göstergesi olan sekiz kentsel özelliği yakalamak için Google Street View görüntüleri üzerinde nesne tespiti kullandılar. Kullanım durumları için çok önemli olan çıkarım hızı ve bağlamsal bilgi kullanımı nedeniyle YOLOv5 modelini 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, Ultralytics YOLOv5 ile çalışmanın inanılmaz derecede kolay olduğunu, zamanlarının büyük kısmını veri setlerini küratörlük yapmaya ve modellerini eğitmeye harcadıklarını gördüler. Deney takip araçlarıyla entegrasyonu ve süreci çok daha erişilebilir kılan sınırlayıcı kutuların otomatik öğrenilmesini 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.

Yapay 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 ile ilgili deneyimini okuduğun için teşekkürler! Deneyimini paylaşmak ister misin? Kendi Ultralytics YOLO kullanım durumunla birlikte her yerde @Ultralytics etiketini kullanarak bizi etiketle, çalışmanı ML topluluğuna tanıtalım.