برنامهریزی شهری با استفاده از هوش مصنوعی: رویکردی برای شهرهای آینده

مدلهای یادگیری ماشین، پردازش کلان داده و تحلیل الگوریتمی، نقش اساسی در ارزیابی، پیش بینی و بهبود الگوهای توسعه شهری ایفا می کنند. این پژوهش با هدف بررسی نقش هوش مصنوعی در برنامهریزی شهری، به تحلیل ظرفیت های این فناوری در مدیریت داده های شهری، بهینه سازی زیرساختها و پیش بینی تغییرات کلانشهری پرداخته است. پژوهش حاضر از روش کتابخانه ای و مروری بهره گرفته و به تحلیل مطالعات معتبر در زمینه ادغام سیستم های هوش مصنوعی در مدل های برنامهریزی شهری پرداخته است. بررسی ها نشان می دهد که یادگیری عمیق و تحلیل کلانداده، امکان بهبود تصمیم گیری های شهری را از طریق شناسایی الگوهای رفتاری شهروندان، تحلیل دینامیک های ترافیکی و بهینه سازی توزیع خدمات عمومی فراهم می سازد. در حوزه حمل و نقل، مدل های مبتنی بر تقویت یادگیری و سیستم های چندعاملی، کاهش ازدحام، افزایش بهرهوری ناوگان و بهبود برنامه ریزی مسیرها را ممکن ساخته اند. همچنین، ترکیب مدل های پردازش تصویر و داده های سنسوری، موجب ارتقای دقت در تحلیل تغییرات کاربری زمین و پیش بینی روند توسعه کلان شهرها شده است. یافته های پژوهش نشان می دهد که ترکیب هوش مصنوعی با سامانه های اطلاعات جغرافیایی، قابلیت تحلیل فضایی را افزایش داده و تخصیص بهینه منابع شهری را تسهیل کرده است. استفاده از الگوریتم های بهینه سازی در مدیریت منابع، منجر به کاهش مصرف انرژی، بهینه سازی سیستم های توزیع خدمات و افزایش تابآوری شهری شده است. نتیجه گیری کلی این پژوهش نشان می دهد که بهره گیری از سیستم های هوش مصنوعی نه تنها دقت مدل سازی شهری را افزایش داده، بلکه فرآیندهای تصمیم گیری را نیز مبتنی بر داده های پویا و چندبعدی بازتعریف کرده است. توسعه مدل های ترکیبی که عوامل زیست محیطی، اقتصادی و اجتماعی را در کنار الگوریتم های یادگیری ماشین مدنظر قرار دهند، مسیر حرکت به سوی شهرهای هوشمند، انعطاف پذیر و کارآمد را تسریع خواهد کرد.

کلیدواژه ها:

الگوریتمهای یادگیری ماشین ، برنامه ریزی شهری ، پردازش کلانداده ، هوش مصنوعی