کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی پویایی بازار املاک و ارزش گذاری هوشمند اراضی برای برنامه ریزی شهری کارآمد

بازارهای املاک و مستغلات شهری، سیستم هایی پیچیده و پویا هستند که تحت تاثیر متقابل عوامل متعدد اقتصادی، اجتماعی، مکانی و سیاستی قرار دارند. درک صحیح پویایی این بازارها و توانایی پیش بینی روندهای آتی، همراه با ارزش گذاری دقیق و هوشمند اراضی، از ارکان بنیادین برنامه ریزی شهری کارآمد، تخصیص بهینه منابع و سیاست گذاری مبتنی بر شواهد است. با این حال، روش های سنتی تحلیل بازار و ارزش گذاری اغلب در مواجهه با حجم عظیم داده ها، روابط غیرخطی و پیچیدگی های ذاتی این سیستم ها با محدودیت هایی روبرو هستند. این مقاله با استفاده از روش شناسی مروری، به بررسی و تحلیل نقش تحول آفرین هوش مصنوعی (AI)، به ویژه الگوریتم های یادگیری ماشین و کلان داده، در ارتقای توانایی پیش بینی پویایی بازار املاک (شامل قیمت، تقاضا، عرضه و شناسایی روندهای نوظهور) و توسعه مدل های ارزش گذاری هوشمند و پویای اراضی می پردازد. یافته های مرور ادبیات نشان می دهد که الگوریتم های AI مانند شبکه های عصبی مصنوعی، ماشین های بردار پشتیبان، درختان تصمیم، و مدل های یادگیری عمیق، با قابلیت تحلیل داده های متنوع و حجیم (شامل داده های معاملاتی، مکانی، تصاویر ماهواره ای، داده های شبکه های اجتماعی و متون خبری)، می توانند دقت و سرعت پیش بینی های بازار و ارزش گذاری ها را به میزان قابل توجهی بهبود بخشند. این ابزارها همچنین امکان شناسایی عوامل پنهان موثر بر بازار، تحلیل سناریوهای مختلف سیاستی و ارائه ارزش گذاری هایی که ویژگی های مکانی و زمانی را به صورت هوشمندانه لحاظ می کنند، فراهم می آورند. چنین قابلیت هایی، برنامه ریزان شهری را در اتخاذ تصمیمات آگاهانه تر در زمینه هایی چون مدیریت کاربری اراضی، توسعه زیرساخت ها، سیاست های مسکن و مدیریت رشد شهری یاری می رساند. علی رغم پتانسیل بالا، چالش هایی نظیر کیفیت و دسترس پذیری داده ها، شفافیت مدل های AI، سوگیری های الگوریتمی و نیاز به تخصص فنی همچنان مطرح هستند. نتیجه گیری می شود که هوش مصنوعی ابزاری قدرتمند برای تبدیل داده به بینش در حوزه املاک و برنامه ریزی شهری است و استفاده مسئولانه و هدفمند از آن می تواند به تحقق شهرهایی پایدارتر، عادلانه تر و کارآمدتر کمک شایانی نماید.