AI giúp xác định sớm tình trạng suy thoái đô thị

Theo dõi MTĐT trên

Quá trình dịch chuyển dân số từ nông thôn lên thành thị khiến các thành phố phát triển. Tuy nhiên sự phát triển này có thể gây căng thẳng cho cơ sở hạ tầng đô thị như giao thông, nhà ở, vệ sinh… dẫn đến tình trạng suy thoái.

Suy thoái thường thể hiện ở hạ tầng xuống cấp, dẫn đến nhiều vấn đề xã hội như bất bình đẳng hay nghèo đói. Để tránh tình trạng này xảy ra cần lập kế hoạch toàn diện và can thiệp sớm.

Theo giáo sư Yong Suk-lee (Đại học Notre Dame): “Khi thế giới đô thị hóa, giới quy hoạch đô thị và hoạch định chính sách phải đảm bảo rằng thiết kế cùng chính sách đô thị giải quyết thỏa đáng loạt vấn đề quan trọng như cải thiện hạ tầng và giao thông, sức khỏe và an toàn cho cư dân, bất bình bên trong lẫn giữa các thành phố”.

Ông giới thiệu chương trình AI mà Đại học Stanford và Đại học Notre Dame thiết kế có thể cung cấp cho đội ngũ chuyên gia hiểu biết rõ hơn về tình trạng suy thoái của không gian đô thị cũng như ý nghĩa của nó trong quy hoạch cho tương lai.

Đội ngũ nghiên cứu hai trường đại học dùng chương trình tên YOLOv5 xác định vài loại vật thể báo hiệu suy thoái ổ gà, hình graffiti, thùng rác, lều, cửa sổ vỡ, mặt tiền công trình phai màu hoặc đổ nát, cỏ dại, biển báo. Đối tượng phân tích là ba thành phố South Bend, Mexico City, San Francisco.

Họ ghi nhận YOLOv5 hoạt động đặc biệt hiệu quả ở nơi đông dân, xác định được số vật thể cần tìm kiếm trong thành phố và vùng lân cận. Dữ liệu mà chương trình thu thập chính xác hơn dữ liệu thu thập bằng cách truyền thống nên sẽ vô cùng hữu ích.

“Phát hiện của chúng tôi cho thấy mô hình AI đủ khả năng phát hiện suy thoái ở nhiều thành phố và vùng lân cận khác nhau. Phương pháp này có tiềm năng được sử dụng để theo dõi chất lượng đô thị cùng thay đổi trên khắp nước Mỹ cũng như các quốc gia có sẵn dữ liệu hình ảnh”, giáo sư Yong Suk-lee khẳng định.