{"id":3356,"date":"2022-09-01T10:42:57","date_gmt":"2022-09-01T08:42:57","guid":{"rendered":"https:\/\/thesmartcityassociation.org\/?p=3356"},"modified":"2022-09-07T14:40:54","modified_gmt":"2022-09-07T12:40:54","slug":"intelligenza-artificiale-per-rigenerazione-urbana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thesmartcityassociation.org\/it\/intelligenza-artificiale-per-rigenerazione-urbana\/","title":{"rendered":"Intelligenza Artificiale per rigenerazione urbana"},"content":{"rendered":"

by Iacopo Testi<\/p>\n

Iacopo Testi<\/strong> \u00e8 ricercatore affiliato al Massachusetts Institute of Technology dove conduce ricerca all\u2019intersezione di sostenibilit\u00e0 urbana e data science. Nel 2021, Iacopo \u00e8 stato nominato \u201cSpatial Data Scientist of the Year\u201d da Carto. Attualmente \u00e8 consulente di URBAN AI, un think tank internazionale che promuove l\u2019utilizzo di intelligenza artificiale per progettazione urbana sostenibile, e earth observation data scientist a RHEA Group.<\/p>\n

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Le immagini \u201cstreet view\u201d possono costituire una risorsa chiave per analizzare e monitorare le aree urbane. Inoltre, l’emergere dell’intelligenza artificiale (IA) consente di ispezionare dati visivi con una precisione e una velocit\u00e0 prima impensabili. Nel seguente articolo, viene presentato un lavoro di ricerca [1], condotto dell’Universit\u00e0 di Cambridge e della Tsinghua University, che presenta modelli di computer vision [2] applicati ad acquisizioni stradali.<\/p>\n

Dati disponibili sulle condizioni degli edifici sono fondamentali per dipartimenti di pianificazione che definiscono strategie e linee guida di gestione e rinnovamento urbano [3]. Tuttavia, un censimento dettagliato degli edifici comporta un consistente investimento di molteplici risorse. Pertanto, lo studio propone modelli IA per identificare automaticamente le caratteristiche fisiche dello scenario urbano: tipologie costruttive, manutenzione e continuit\u00e0 del perimetro stradale.<\/p>\n

L’area dello studio \u00e8 Pechino, in particolare il sito all’interno del quinto anello, che si estende per 670 km2, dove risiedono circa 11 milioni di persone. Le 360.796 immagini (800 x 500 pixel) utilizzate per l’indagine sono ottenute da Baidu Map [4], l’equivalente cinese di Google Map, collezionate ad intervalli di 200 metri lungo tutte le strade della citt\u00e0, nel febbraio 2016.<\/p>\n

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Figura 1. Classificazione scenari urbani.<\/figcaption><\/figure>\n

I suddetti dati sono campionati e classificati manualmente come “immagini di edifici” e “immagini di strade”. Il primo modello IA di qualifica viene applicato a tutti i dati visivi per estrarre solo quelli contenenti edifici. Successivamente, le immagini selezionate dal precedente modello vengono catalogate, da esperti del settore, con gli attributi rilevanti per la ricerca: costruzione, qualit\u00e0 della manutenzione e continuit\u00e0 del perimetro stradale (vedi fig.1). Infine, il secondo modello di IA, composto da una rete neurale convoluzionale [5] combinata con un support vector regression [6], viene addestrato alla classificazione automatica delle caratteristiche urbane considerate.<\/p>\n

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Figura 2. sinistra: area studio di Pechino, centro: qualit\u00e0 costruttiva e manutentiva facciate degli edifici , destra: continuit\u00e0 del perimetro stradale.<\/figcaption><\/figure>\n

I due modelli IA mostrano prestazioni elevate per la classificazione degli attributi di qualit\u00e0 e continuit\u00e0 urbana, rispettivamente con un\u2019accuratezza del 90 e del 75%. Inoltre, la figura 2 mostra l’inferenza eseguita su immagini del centro citt\u00e0, che identifica chiari pattern urbani. Ad esempio, in termini di qualit\u00e0 visiva, la parte settentrionale della citt\u00e0 (Zona A) ha generalmente punteggi pi\u00f9 elevati rispetto alla parte meridionale (Zona B), soprattutto ai margini urbani tra la quarta e la quinta circonvallazione. Pertanto, lo studio rivela potenziali indicazioni di rinnovamento urbano nella parte meridionale di Pechino, dal miglioramento manutentivo delle facciate su strada alla rigenerazione di strutture fatiscenti.<\/p>\n

Infine, l’indagine mostra le potenziali prospettive dell\u2019 IA a supporto dei dipartimenti responsabili della pianificazione e rigenerazione urbana. In particolare, avere una migliore comprensione del tessuto edificato pu\u00f2 aiutare il rinnovamento urbano, la rivitalizzazione del quartiere, la conservazione del patrimonio culturale e le indagini socio-economiche. In conclusione, se pensiamo alle periferie e alle aree sub-urbane delle nostre citt\u00e0 italiane, possiamo facilmente comprendere l’indubitabile potenziale delle metodologie di automazione intelligente applicate all’urbanistica.<\/p>\n

___<\/p>\n

Riferimenti
\n[1] Lun Liu, Elisabete A. Silva, Chunyang Wu, HuiWang (2017). A machine learning-based method for the large-scale evaluation of the qualities of the urban environment. https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0198971516301831
\n[2] Lex Fridman (2018). MIT 6.S094: Computer Vision. https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=CLOAswsxudo
\n[3] Lynch, K.(1960). The Image of the city. MIT Press.
\n[4] Baidu Map website. https:\/\/map.baidu.com
\n[5] Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, Andrew Rabinovich (2014). Going Deeper with Convolutions. https:\/\/arxiv.org\/abs\/1409.4842
\n[6] Mariette AwadRahul Khanna (2015). Support Vector Regression. https:\/\/link.springer.com\/chapter\/10.1007\/978-1-4302-5990-9_4<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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