MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Neue Forschung zeigt das Potenzial Künstlicher Intelligenz, insbesondere großer Sprachmodelle, die Stadtplanung effizienter und zugänglicher zu gestalten.
Traditionelle Methoden der Stadtplanung sind oft aufwändig und erfordern umfangreiche technische Kenntnisse. Ein Forscher der Virginia Tech möchte dies ändern und untersucht den Einsatz von großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT und Google’s Gemini zur Analyse städtischer Strukturen auf Basis von Straßenansichten. Diese Modelle könnten, laut einer neuen Studie, die Stadtplanung besonders für kleinere Städte zugänglicher machen, indem sie sich auf einfache, automatisierte Bildanalysen stützen.
Die Studie, die in Zusammenarbeit mit dem Massachusetts Institute of Technology (MIT) durchgeführt wurde, vergleicht die Leistung dieser Sprachmodelle mit konventionellen Deep-Learning-Ansätzen in der Stadtplanung. Das Team um Junghwan Kim, Assistenzprofessor und Direktor des Programms „Smart Cities for Good“, fand heraus, dass LLMs ähnliche Ergebnisse liefern wie etablierte Methoden, jedoch weniger technische Vorkenntnisse erfordern. Kim erläutert, dass diese Technologie kleinen und mittleren Städten dabei helfen könnte, intelligente Infrastrukturen zu entwickeln, ohne große Ressourcen für Expertenwissen aufbringen zu müssen.
„Mein Ziel ist es, Technologien so zu skalieren, dass sie erschwinglicher und effektiver für kleinere Städte werden,“ sagt Kim. KI-gestützte Stadtplanung könne die Analyse von Elementen wie Gehwegen, Straßenbeleuchtung und Begrünung erleichtern. Diese Faktoren haben Einfluss auf die Wahrnehmung von Sicherheit und Begehbarkeit in einer Stadt und sind zentral für die Entwicklung lebenswerter, zugänglicher Umgebungen.
Früher waren solche Analysen oft manuell und arbeitsintensiv. Dank der generativen KI können diese Modelle heute automatisch Merkmale wie Bänke, Bäume und Laternen erfassen. Ein Beispiel ist die Bewertung der „Walkability“, also der Begehbarkeit, von Stadtteilen: AI kann jetzt Umgebungen hinsichtlich deren Eignung für Fußgänger und Radfahrer analysieren.
Kim betont die Demokratisierung der Werkzeuge für die Stadtplanung durch KI: „Diese Tools waren bisher nur für Experten mit Programmierskills und Hochleistungscomputern zugänglich.“ Doch er warnt auch vor Einschränkungen: „Die Daten, auf denen diese Modelle basieren, können geografisch verzerrt sein. In großen Städten funktionieren die Tools besser, da die Trainingsdaten dort umfangreicher sind als in kleineren Städten.“
Trotz ihrer Leistungsfähigkeit können KI-Modelle jedoch auch Halluzinationen erzeugen und Annahmen treffen, wenn sie auf Datenlücken stoßen. Kim betont daher die Vorsicht beim Einsatz in professionellen Kontexten, wo Genauigkeit entscheidend ist. „Diese Technologien bieten uns aufregende Möglichkeiten, aber es ist wichtig, ihre Grenzen zu erkennen,“ fügt Kim hinzu. „Für Forscher, Studierende und Fachleute bietet sich hier ein neuer Zugang zu fortschrittlichen Analysen – aber stets mit einem Bewusstsein für die Risiken und Verzerrungen, die mit KI verbunden sind.“
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