Город, который подсказывает: AI в дизайне городской среды

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к городскому планированию, объединяющий возможности искусственного интеллекта и визуального анализа для создания более гармоничных и функциональных городских пространств.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Интерфейс управления, представленный на рисунке, демонстрирует возможности навигации и взаимодействия с окружающей городской средой, позволяя осуществлять пилотирование в сложных условиях.

В данной работе представлена система, использующая модели, объединяющие зрение и язык, а также анализ совместной встречаемости объектов, для поддержки принятия решений при микромасштабных вмешательствах в городскую среду, обеспечивая совместный процесс проектирования человека и машины.

Несмотря на возрастающую потребность в адаптивных и ориентированных на человека решениях в городском планировании, традиционные подходы часто игнорируют повседневные практики и локальный контекст. В данной статье, озаглавленной ‘Scene-Aware Urban Design: A Human-AI Recommendation Framework Using Co-Occurrence Embeddings and Vision-Language Models’, представлен инновационный каркас, использующий возможности компьютерного зрения и языковых моделей для генерации микромасштабных предложений по улучшению городской среды. Система анализирует пространственные конфигурации и предлагает пользователю статистически обоснованные дополнения к выбранному объекту, способствуя совместному процессу проектирования человека и машины. Сможет ли подобный подход вывести городское планирование за рамки традиционного сверху вниз, опираясь на реальный опыт и повседневные потребности горожан?

Раскрытие Городской Динамики: Визуальный Анализ Пространства

Традиционное городское планирование часто испытывает недостаток в детальных данных о взаимодействии людей с городской средой, что затрудняет разработку эффективных мер по её улучшению. Точное и автоматизированное понимание городской сцены имеет решающее значение для получения действенных выводов о динамике городской жизни. Существующие методы ограничены в надежной идентификации объектов в сложных условиях. Для преодоления этих ограничений необходимы передовые методы компьютерного зрения, способные осуществлять детальное обнаружение и анализ.

Интерфейс пилота, представленный в городской среде 2, обеспечивает взаимодействие оператора с системой.

Подобно тому, как нейронные сети моделируют сложность мозга, визуальные данные раскрывают скрытые закономерности в природе. Понимание городской динамики требует интеграции передовых технологий и глубокого анализа визуальной информации.

Двухкомпонентная Система: Статистика и Семантика в Анализе Пространства

В основе системы лежит двухкомпонентный подход, включающий ‘Статистическую ветвь’ и ‘Семантическую ветвь’. ‘Статистическая ветвь’ использует анализ совместной встречаемости для выявления часто встречающихся пар объектов, формируя основу для понимания пространственных взаимосвязей. Для её построения применяется анализ совместной встречаемости и строится ‘Матрица совместной встречаемости’ на основе датасета, состоящего из 900 изображений.

Матрица совместной встречаемости 900 изображений демонстрирует взаимосвязи между различными визуальными элементами.

‘Семантическая ветвь’ использует Визуально-Языковую Модель для интерпретации объектов в контексте сцены. Модель получает ‘Системную подсказку’ и генерирует 5 кандидатов на объект-рекомендацию, учитывая как статистические закономерности, так и семантическое окружение объектов.

Контекстуальные Вложения: Углубление Понимания Городской Сцены

Для представления объектов используются ‘Контекстуальные вложения’, учитывающие их пространственные взаимосвязи и семантическое значение. Этот подход позволяет моделировать сложные сцены и учитывать влияние окружения на восприятие объектов. Данные вложения построены на основе анализа данных совместной встречаемости объектов в наборе данных, состоящем из 900 изображений.

Полученные статистические данные обеспечивают Vision-Language Model (VLM) более богатой контекстуальной информацией, повышая точность интерпретации изображений. Для обеспечения соответствия рекомендаций объектов желаемым городским интервенциям используется разработка ‘VLM Prompt’, позволяющая моделировать запросы и направлять процесс рекомендаций в соответствии с конкретными целями.

Сгенерированная сетка, основанная на рекомендациях и описании, полученных с помощью VLM, обеспечивает детализированное представление данных.

От Понимания Сцены к Дополненной Реальности: Визуализация Городских Интервенций

Система использует технологию ‘Text-to-3D Generation’ для создания реалистичных трёхмерных моделей рекомендуемых объектов в городской среде. Далее, процесс ‘Mesh Generation’ дорабатывает эти модели для бесшовной интеграции в ‘AR Interface’, оптимизируя сетку для высокой производительности и визуального качества в режиме дополненной реальности.

Интерфейс пилота, функционирующий в городской среде 3, обеспечивает управление и мониторинг системы в динамичных условиях.

AR интерфейс предоставляет возможность визуализации предлагаемых изменений в реальном контексте городской среды, облегчая процесс принятия решений для градостроителей. Совместное проектирование и информированное обсуждение становятся возможными благодаря интерактивному отображению моделей и данных. Каждое отображение, каждое смоделированное пространство — это отражение скрытых закономерностей, раскрывающихся перед тем, кто способен увидеть их за пределами видимого.

Представленная работа демонстрирует глубокое понимание взаимодействия человека и искусственного интеллекта в процессе формирования городской среды. Исследование акцентирует внимание на важности анализа закономерностей, выявляемых через сопоставление визуальных данных и лингвистических описаний. Как однажды отметила Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект должен служить людям, а не заменять их». Этот принцип находит отражение в предложенной структуре, где ИИ выступает инструментом, помогающим дизайнерам принимать обоснованные решения, а не автономно формирующим облик города. Рассмотрение пространственных взаимосвязей и объектов через призму ко-встречаемости позволяет выявлять скрытые паттерны, способствуя созданию более гармоничных и функциональных городских пространств.

Куда двигаться дальше?

Представленный подход, использующий со-встречаемость объектов и модели «зрение-язык», открывает интересные перспективы для автоматизированной поддержки проектирования городской среды. Однако, за кажущейся элегантностью алгоритмов скрывается фундаментальная проблема: понимание контекста. Вполне вероятно, что настоящая сложность заключается не в обнаружении объектов, а в интерпретации их взаимосвязей с учётом культурных, исторических и социальных факторов – аспектов, которые пока остаются за пределами возможностей современных моделей. Необходимо разработать методы, позволяющие учитывать субъективное восприятие пространства различными группами пользователей.

Будущие исследования могут быть сосредоточены на преодолении ограничения, связанного с зависимостью от больших объёмов размеченных данных. Интересным направлением представляется разработка алгоритмов, способных к обучению с небольшим количеством примеров, или даже к самообучению на основе анализа неструктурированных данных – фотографий, видео, текстовых описаний городской среды. Также, важно исследовать возможности интеграции данной системы с другими инструментами проектирования и моделирования, создавая единую платформу для совместной работы человека и машины.

В конечном счёте, успех подобных систем будет определяться не только точностью алгоритмов, но и способностью к адаптации к постоянно меняющимся условиям городской жизни. Город – это не статичная структура, а динамичная система, и любой инструмент, претендующий на поддержку её проектирования, должен учитывать эту изменчивость. Иначе, рискуем создать лишь иллюзию понимания, за которой скрывается очередная попытка навязать человеку заранее заданные схемы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.06201.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-12 03:12