استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی (Artificial Intelligent) در شهرسازی
در چند دهه گذشته، جمع‌آوری اطلاعات پایه شهری در قالب بانک‌های اطلاعاتی (Database) همراه با نقشه‌های بزرگ‌مقیاس، ابزارهای اصلی برنامه‌ریزی و توسعه شهری محسوب می‌شدند. تحلیل این داده‌ها امکان تهیه مدل‌های پیش‌بینی جمعیتی، کاربری زمین، ترافیک و… را فراهم می‌کرد و بسیاری از طرح‌های جامع شهری با افق زمانی ۲۰ تا ۲۵ ساله بر همین مبنا تهیه و اجرا می‌شد.
ورود سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) نیز تحولی اساسی ایجاد کرد. GIS با ترکیب نقشه‌های دیجیتال و داده‌های شهری، ابزارهای دقیق‌تری برای تحلیل فضایی، شبیه‌سازی و مدیریت طرح‌های توسعه در اختیار شهرسازان قرار داد.
اما امروز، فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) در حال دگرگون‌کردن تمام حوزه‌ها از جمله شهرسازی هستند و استفاده از آن‌ها به مرحله‌ای برگشت‌ناپذیر رسیده است. یکی از مهم‌ترین این ابزارها، دوقلوی دیجیتال (Digital Twin) است.
دوقلوی دیجیتال چیست؟
دوقلوی دیجیتال یک مدل مجازی از یک شیء، فرایند یا سیستم واقعی است که با دریافت داده‌های لحظه‌ای از طریق حسگرها و اینترنت اشیا (IoT)، قادر است وضعیت، عملکرد و رفتار نسخه واقعی خود را در زمان واقعی بازتاب دهد و حتی پیش‌بینی کند.
در واقع، دوقلوی دیجیتال امکان زیر را فراهم می‌کند:
- شبیه‌سازی سناریوها بدون دخالت در دنیای واقعی
- تحلیل و بهینه‌سازی عملکرد ساختمان‌ها، زیرساخت‌ها، حمل‌ونقل و شبکه انرژی
- پیش‌بینی خطاها، خرابی‌ها و نیاز به تعمیرات با کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین[1]
- تصمیم‌گیری هوشمند در مدیریت شهری
تفاوت دوقلوی دیجیتال با شبیه‌سازی‌های سنتی
| ویژگی | دوقلوی دیجیتال | شبیه‌سازی سنتی |
| ماهیت | مدل زنده و در حال تغییر | مدل ایستا |
| ارتباط با واقعیت | تبادل داده دوطرفه | بدون ارتباط لحظه ای |
| گستره تحلیل | چند فرایند و سیستم هم‌زمان | یک فرآیند مشخص |
| دقت و پیش‌بینی‌پذیری | بسیار بالا | محدود |
به همین دلیل، بسیاری از شهرهای هوشمند دنیا، مدیریت زیرساخت‌ها، انرژی، شبکه حمل‌ونقل، مدیریت بحران و برنامه‌ریزی توسعه را با کمک دوقلوهای دیجیتال انجام می‌دهند.
نمونه‌های موفق دوقلوی دیجیتال در شهرهای جهان
۱. سنگاپور – Singapore Virtual
- ایجاد مدل سه‌بعدی از کل شهر
- تحلیل جریان هوا، نور خورشید و سایه‌اندازی
- شبیه‌سازی ترافیک و بلایای طبیعی
- آموزش نیروهای امدادی
- تحلیل انرژی ساختمان‌ها
۲. سئول – S-Map
- مدل سه‌بعدی شامل بیش از ۶۰۰ هزار ساختمان
- پایش زیرساخت‌ها و پیش‌بینی تعمیرات
- شبیه‌سازی شرایط اضطراری
- استفاده در طراحی پروژه‌های جدید و ارزیابی آثار آن‌ها
۳. اینچئون (کره جنوبی)
- پیش‌بینی و مدیریت خطر سیلاب
- بهینه‌سازی جریان ترافیک در مناطق پرتردد
۴. هلسینکی (فنلاند)
- دوقلوی دیجیتال برای بهبود پایداری شهری
- مدل‌سازی انرژی ساختمان‌ها
- طراحی مسیرها و شبکه حمل‌ونقل
- مشارکت عمومی از طریق نمایش پروژه‌ها و جمع‌آوری بازخورد
۵. مونیخ (آلمان)
- ارزیابی طرح‌های شهری با مدل تعاملی
- بررسی امکان نصب پنل‌های خورشیدی
- تحلیل دسترسی‌پذیری حمل‌ونقل به مراکز فرهنگی
ابزارهای هوش مصنوعی در طراحی شهری
علاوه بر دوقلوهای دیجیتال، امروزه ابزارهایی مانند:
- UrbanistAI
- TestFit
- PlanFinder
به شهرسازان و طراحان شهری امکان می‌دهند تا:
- گزینه‌های متعدد طراحی را در چند ثانیه تولید کنند
- سناریوهای توسعه را مقایسه کنند
- محدودیت‌ها و هزینه‌ها را به‌صورت خودکار تحلیل نمایند
- طرح‌ها را با مشارکت شهروندان تطبیق دهند
نمونه‌های کاربردی هوش مصنوعی در حمل‌ونقل شهری
۱. لندن (انگلستان)
- استفاده از هوش مصنوعی برای زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی
- کاهش ۴۰ درصدی زمان انتظار در یک پروژه آزمایشی
۲. توکیو(ژاپن)
- تحلیل الگوهای ترافیک
- بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌ها
- کاهش ازدحام و افزایش ایمنی
۳. پیترزبورگ (ایالات متحده)
- تنظیم پویا و لحظه‌ای چراغ‌های راهنمایی
- کاهش زمان سفر و کاهش آلاینده‌ها
۴. شرکت‌های حمل‌ونقل هوشمند مانند اوبر و وایمو
- بهینه‌سازی مسیرها
- تطبیق هوشمند سرنشین و راننده
- توسعه خودروهای خودران
۵. سنگاپور
- بهینه‌سازی انرژی ساختمان‌ها
- مدیریت پسماند
- تنظیم تهویه و روشنایی بر اساس حضور افراد
جمع‌بندی: آینده شهرسازی، هوشمند و داده‌محور
با رشد هوش مصنوعی، نقش فناوری در شهرسازی از سطح ابزارهای تحلیلی به سطح همکار هوشمند شهرسازان ارتقا یافته است. هوش مصنوعی نه‌تنها فرآیند برنامه‌ریزی را سریع‌تر و دقیق‌تر کرده است بلکه:
- کیفیت زندگی را بهبود می‌دهد
- پایداری شهری را افزایش می‌دهد
- مدیریت بحران را هوشمند می‌کند
- مشارکت شهروندان را تقویت می‌کند\
- هزینه ها را کاهش می دهد
شهرهای آینده، شهرهایی خواهند بود که تصمیم‌هایشان را بر پایه داده، شبیه‌سازی، پیش‌بینی و هوش مصنوعی اتخاذ می‌کنند.
[1] – یادگیری ماشین (Machine Learning – ML) زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و تصمیم بگیرند. به بیان ساده، یادگیری ماشین «موتور» هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد هوشمند شوند و رفتار خود را بر اساس تجربه بهبود بخشند.
