ظهور زیرساخت‌های عصبی در برنامه‌ریزی شهری

 شهرهای قرن بیست‌ویکم دیگر بستر زندگی انسان‌ها نیستند، بلکه به موجوداتی پیچیده، پویا و داده‌محور تبدیل شده‌اند که می‌توانند ببینند، بشنوند، تحلیل کنند و یاد بگیرند. این تحول با ظهور فناوری‌های عصبی، شبکه‌های یادگیری عمیق و زیرساخت‌های دیجیتال، شکل تازه‌ای از شهرسازی را رقم زده است که در آن شهرها نه‌تنها هوشمند، بلکه نورون‌محور هستند.

مفهوم «شهر نورون‌محور (Neural City)» فراتر از شهر هوشمند سنتی است. در حالی که شهرهای هوشمند بر جمع‌آوری داده و اتوماسیون خدمات تمرکز دارند، شهرهای نورون‌محور به‌دنبال ایجاد زیرساخت‌هایی هستند که بتوانند از داده‌ها یاد بگیرند، الگوهای رفتاری را تحلیل کنند و در رویارویی با بحران‌ها و تغییرات، به‌صورت تطبیق‌پذیر واکنش نشان دهند. این شهرها همچون مغز انسان، از طریق شبکه‌ای از حسگرها، الگوریتم‌ها و مدل‌های پیش‌بینی، محیط خود را درک و تصمیم‌گیری می‌کنند.

فناوری‌های عصبی به‌ویژه یادگیری ماشینی و مدل‌های پیش‌بینی، نقش کلیدی در تحول حکمرانی شهری ایفا می‌کنند. از مدیریت بحران‌های اقلیمی گرفته تا طراحی فضاهای عمومی، از تحلیل رفتارهای جمعیتی تا بهینه‌سازی مصرف انرژی، این فناوری‌ها به شهرها امکان می‌دهند تا کارآمدتر، انسانی‌تر و پایدارتر باشند. شهرهایی همچون سنگاپور، توکیو، آمستردام و سئول، با بهره‌گیری از این رویکرد، توانسته‌اند زیرساخت‌هایی ایجاد کنند که به‌صورت پیوسته از محیط خود یاد می‌گیرند و مسیر توسعه را با آینده هم‌راستا می‌سازند.

سنگاپور؛ شهر مجازی با مغز دیجیتال

سنگاپور با پروژه «سنگاپور مجازی» توانسته است یک مدل سه‌بعدی پویا از کل شهر ایجاد کند که با داده‌های لحظه‌ای از حسگرها، تصاویر ماهواره‌ای و سامانه‌های اطلاعات جغرافیایی تغذیه می‌شود. سنگاپور مجازی نمونه‌ای پیشرفته از دوقلوی دیجیتال شهری است که با بهره‌گیری از فناوری‌های چندلایه، زیرساختی برای تصمیم‌گیری هوشمند، شبیه‌سازی سناریوهای آینده و مدیریت لحظه‌ای شهر فراهم کرده است. این مدل سه‌بعدی، نه‌تنها نمای فیزیکی شهر را شامل می‌شود، بلکه اطلاعات عملکردی، محیطی و رفتاری را نیز در خود جای داده است. داده‌های ورودی از منابع متنوعی همچون تصاویر ماهواره‌ای، اسکن‌های لیزری، نقشه‌های CAD، حسگرهای محیطی و سامانه‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) گردآوری و به‌صورت پیوسته به‌روزرسانی می‌شوند تا مدل همواره با واقعیت هم‌راستا باشد.

در قلب این سیستم، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی قرار دارند که با تحلیل داده‌های لحظه‌ای، الگوهای رفتاری شهروندان، جریان جمعیت، مصرف انرژی و وضعیت حمل‌ونقل را استخراج می‌کنند. این الگوریتم‌ها در رویارویی با رویدادهای بزرگ یا بحران‌های اقلیمی، مسیرهای تخلیه اضطراری، نقاط آسیب‌پذیر و منابع امدادی را به‌صورت لحظه‌ای شناسایی می‌کنند. به‌عنوان مثال، در صورت وقوع بارش شدید، مدل مجازی پیش‌بینی می‌کند که کدام مناطق در معرض آب‌گرفتگی قرار دارند و چه اقداماتی باید در لحظه انجام شود تا از خسارات جلوگیری شود.

سامانه اطلاعات جغرافیایی در این پروژه نقش کلیدی ایفا می‌کند. با اتصال داده‌های فضایی به داده‌های عملکردی، امکان تحلیل چندبعدی فراهم می‌شود؛ به‌طوری‌که برنامه‌ریزان شهری می‌توانند تأثیرات یک تصمیم را در حوزه‌های مختلف از حمل‌ونقل و انرژی گرفته تا سلامت و ایمنی، به‌صورت هم‌زمان بررسی کنند. این قابلیت، سیاست‌گذاری شهری را از حالت خطی و ایستا به حالت پویا و تطبیق‌پذیر تبدیل کرده است.

پلتفرم‌های برنامه‌ریزی همچون ePlanner و QUEST به برنامه‌ریزان شهری امکان می‌دهند تا با استفاده از داده‌های چندمنظوره، تصمیماتی مبتنی‌بر شواهد اتخاذ کنند. این ابزارها با تحلیل داده‌های تاریخی و لحظه‌ای، الگوهای توسعه شهری را به‌صورت پویا پیشنهاد می‌دهند و از بروز خطاهای ساختاری جلوگیری می‌کنند شهروندان، پژوهشگران و توسعه‌دهندگان می‌توانند از طریق پلتفرم‌های باز به مدل دسترسی داشته باشند، سناریوهای خود را طراحی کنند و در تصمیم‌گیری‌های شهری مشارکت داشته باشند.

یکی از نوآوری‌های کلیدی این پلتفرم، استفاده از بازی‌وارسازی (Gamification) برای افزایش تعامل است. با طراحی بازی‌ها و شبیه‌سازی‌هایی مبتنی‌بر داده‌های واقعی شهری، کاربران می‌توانند در نقش برنامه‌ریز شهری ظاهر شوند، سناریوهای مختلف را تجربه کنند و پیامدهای تصمیمات خود را مشاهده کنند. این تجربه تعاملی علاوه‌بر اینکه جذابیت آموزشی دارد، حس تعلق و مسئولیت‌پذیری نسبت به شهر را در کاربران تقویت می‌کند.

شفافیت داده‌ای، اعتماد عمومی را افزایش داده و سنگاپور را به الگویی جهانی در تلفیق فناوری، حکمرانی و آینده‌نگری شهری تبدیل کرده است. سنگاپور با تلفیق فناوری‌های عصبی، زیرساخت‌های دیجیتال و حکمرانی داده‌محور، الگویی جهانی از شهر نورون‌محور ارائه داده است که نه‌تنها می‌بیند و می‌شنود، بلکه می‌اندیشد و یاد می‌گیرد.

آمستردام؛ هوش مصنوعی در خدمت شهروندان

آمستردام در مسیر تبدیل‌شدن به یک شهر نورون‌محور، تمرکز خود را بر تلفیق فناوری‌های عصبی با ارزش‌های انسانی و اجتماعی قرار داده است. برخلاف بسیاری از شهرهای هوشمند که اتوماسیون را هدف نهایی می‌دانند، آمستردام از هوش مصنوعی به‌عنوان ابزاری برای تقویت مشارکت شهروندی، حفظ هویت محلی و ارتقای عدالت اجتماعی بهره می‌برد. این رویکرد در قالب «دستورکار هوش مصنوعی آمستردام ۲۰۲۵» تدوین شده است که در آن گروه‌های متنوعی از شهروندان، از دانش‌آموزان و هنرمندان گرفته تا فعالان اجتماعی و پژوهشگران، در طراحی سیاست‌های مبتنی‌بر فناوری مشارکت دارند. این مشارکت گسترده، فناوری را از یک ابزار فنی به یک پدیده اجتماعی تبدیل کرده است که در خدمت جامعه عمل می‌کند، نه بالعکس.

مؤسسه «راه‌حل‌های پیشرفته شهری آمستردام(AMS)» پروژه‌هایی را اجرا کرده است که در آن از مدل‌های یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد برای طراحی فضاهای شهری استفاده می‌شود. یکی از این پروژه‌ها، استفاده از الگوریتم‌های مولد برای تحلیل داده‌های تاریخی، فرهنگی و اجتماعی محله‌هاست. این مدل‌ها با بررسی الگوهای معماری، رفتارهای جمعیتی و نیازهای محلی، پیشنهادهایی برای توسعه شهری ارائه می‌دهند که با زمینه فرهنگی و اجتماعی هر منطقه هم‌خوانی دارند. به‌عنوان مثال، مدل می‌تواند در طراحی یک فضای عمومی جدید، بر اساس داده‌های مربوط به تعاملات اجتماعی، تراکم جمعیت و تاریخچه فرهنگی، فرم و عملکرد مناسب آن فضا را پیشنهاد دهد.

آمستردام از پلتفرم‌های داده‌باز و سامانه‌های مشارکتی برای تغذیه مدل‌های عصبی استفاده می‌کند. داده‌هایی همچون الگوهای رفت‌وآمد، مصرف انرژی، کیفیت هوا و نظرات شهروندان از طریق حسگرها، اپلیکیشن‌های شهری و جلسات عمومی جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها در مدل‌های یادگیری ماشینی ادغام و به‌صورت پویا تحلیل می‌شوند تا تصمیم‌گیری‌های شهری نه‌تنها دقیق‌تر، بلکه انسانی‌تر باشند.

سامانه‌های بازخورد دیجیتال نیز به شهروندان امکان می‌دهند تا در فرایند طراحی شهری مشارکت فعال داشته باشند و نظرات خود را در لحظه ثبت کنند. آمستردام با تلفیق فناوری‌های عصبی، داده‌های سازگار و مشارکت اجتماعی، الگویی از شهر نورون‌محور انسانی ارائه داده است که نه‌تنها هوشمند است، بلکه اخلاق‌مدار، مشارکت‌پذیر و حافظ تنوع اجتماعی نیز هست.

توکیو؛ تاب‌آوری لرزه‌ای با شبکه‌های عصبی

توکیو با بهره‌گیری از مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی، توانسته است تاب‌آوری شهری خود را در برابر زلزله‌ها و پدیده‌های زمین‌شناسی همچون روان‌گرایی خاک افزایش دهد. پژوهشگران مؤسسه فناوری شیبائورا با استفاده از داده‌های ۴۳۳ نقطه در منطقه ستاگایا، نقشه‌های سه‌بعدی از لایه‌های زمین تهیه کرده‌اند که به شناسایی نقاط مناسب برای ساخت‌وساز کمک می‌کند.

داده‌های ژئوتکنیکی شامل عمق لایه‌های باربر، نوع خاک، تراکم، رطوبت و تاریخچه لرزه‌ای منطقه جمع‌آوری شده است، سپس با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی مصنوعی، مدل‌هایی ساخته شده‌اند که می‌توانند رفتار خاک را در شرایط لرزه‌ای شبیه‌سازی کنند. این مدل‌ها قادرند نقاطی را که در برابر روان‌گرایی آسیب‌پذیر هستند، از نقاط پایدار تفکیک کنند. مدل‌های مجازی با تحلیل داده‌های ژئوتکنیکی، می‌توانند پیش‌بینی کنند که کدام مناطق در برابر زلزله پایدارتر هستند و کدام نقاط نیاز به مقاوم‌سازی دارند.

نقشه‌های تولیدشده نه‌تنها برای مهندسان ژئوتکنیک، بلکه برای مدیران شهری، معماران و برنامه‌ریزان قابل استفاده هستند. این نقشه‌ها به‌صورت لایه‌های دیجیتال در سامانه‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) ادغام شده‌اند و امکان تحلیل هم‌زمان با سایر داده‌های شهری همچون تراکم جمعیت، مسیرهای تخلیه اضطراری و زیرساخت‌های حیاتی را فراهم می‌کنند تا پروژه‌های عمرانی با کمترین ریسک اجرا شوند.

توکیو با بهره‌گیری از زیرساخت‌های هوشمند و مدل‌های پیش‌بینی عصبی، توانسته است مدیریت بحران شهری را از یک واکنش سنتی به یک سامانه یادگیرنده و تطبیق‌پذیر ارتقا دهد. سیستم هشدار سریع زلزله این شهر، با اتصال به شبکه لرزه‌نگاری ملی ژاپن، در عرض چند ثانیه پس از وقوع زمین‌لرزه، داده‌ها را پردازش می‌کند و هشدارها را از طریق تلویزیون، تلفن همراه، بلندگوهای شهری و تابلوهای دیجیتال منتشر می‌کند. این سامانه به‌صورت لحظه‌ای عمل می‌کند و با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، الگوهای لرزه‌ای گذشته را تحلیل و نقاط پرریسک را پیش‌بینی می‌کند. پیش‌بینی‌های لحظه‌ای به تخصیص منابع امدادی، طراحی مسیرهای تخلیه اضطراری و مقاوم‌سازی زیرساخت‌ها کمک می‌کنند.

پناهگاه‌های اضطراری در توکیو به‌عنوان بخشی از زیرساخت شهری نورون‌محور طراحی شده‌اند. این مراکز مجهز به سامانه‌های هوشمند مدیریت جمعیت، ذخیره‌سازی منابع و ارتباطات اضطراری هستند که با داده‌های لحظه‌ای تغذیه می‌شوند. آموزش‌های عمومی نیز از طریق اپلیکیشن‌های شهری، واقعیت افزوده و شبیه‌سازی‌های تعاملی ارائه می‌شوند تا شهروندان در رویارویی با بحران‌ها، واکنش سریع و مؤثر داشته باشند. یادگیری از داده‌ها، پیش‌بینی رفتارها و واکنش لحظه‌ای نشان می‌دهد که توکیو یک شهر هوشمند نورون‌محور است که همچون یک سیستم عصبی، محیط خود را درک می‌کند، از تجربیات گذشته می‌آموزد و در لحظه تصمیم‌گیری می‌کند.

لاس روساس؛ شهر یادگیرنده در مادرید

شهر لاس روساس در شمال‌غربی شهر مادرید، بخشی از کلان‌شهر مادرید است که یکی از شهرهای مدرن و رو به رشد اسپانیا به‌شمار می‌رود و در حوزه فناوری‌های شهری، آموزش و توسعه پایدار فعال است. لاس روساس با اجرای پروژه اروپایی «هوش مصنوعی برای پایش و بهبود حکمرانی فضاهای باز(AMIGOS)» به یکی از پیشگامان استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت فضاهای شهری تبدیل شده است. در این پروژه، شبکه‌ای از دوربین‌های هوشمند، حسگرهای محیطی و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای پایش لحظه‌ای فضاهای عمومی به‌کار گرفته شده‌اند. این سیستم‌ها داده‌هایی درباره تراکم جمعیت، رفتارهای حرکتی و استفاده از فضاها جمع‌آوری می‌کنند و به مدیران شهری امکان می‌دهند تا تصمیماتی مبتنی‌بر شواهد بگیرند.

یکی از نوآوری‌های کلیدی این پروژه، استفاده از مدل‌های عصبی برای پیش‌بینی ازدحام در پارک‌ها، مسیرهای پیاده‌روی و مراکز تجمع است. پیش‌بینی‌ها به تنظیم نورپردازی، نظافت، امنیت و حتی برنامه‌ریزی فرهنگی کمک می‌کنند. به‌عنوان مثال، اگر الگوریتم‌ها پیش‌بینی کنند که در یک پارک خاص در روزهای تعطیل تراکم بالا خواهد بود، شهرداری می‌تواند از قبل، منابع بیشتری برای برنامه‌هایی همچون اجرای موسیقی زنده، استقرار غرفه‌های خوراکی و افزایش امکانات رفاهی اختصاص دهد و مسیرهای جایگزین پیشنهاد دهد.

نمونه برجسته از این نوع کاربرد مدل‌های عصبی در شهر لاس روساس، در ایستگاه قطار لاس ماتاس اجرا شده است. در این محل، دوربین‌های هوشمند و سامانه‌های تحلیل داده به‌صورت لحظه‌ای تراکم جمعیت را پایش و به مدیریت شهری کمک می‌کنند تا خدمات را متناسب با شرایط واقعی تنظیم کند. در روزهای تعطیل یا ساعات اوج که پیش‌بینی می‌شود تراکم جمعیت در میدان مقابل ایستگاه افزایش پیدا کند، سیستم به‌طور خودکار هشدارهایی برای افزایش تعداد مأموران انتظامی، بهینه‌سازی مسیرهای عبور و حتی تنظیم نورپردازی و نظافت محیط صادر می‌کند.

پلتفرم‌های داده‌باز نیز در این شهر نقش کلیدی دارند. داده‌های جمع‌آوری‌شده نه‌تنها در اختیار مدیران شهری، بلکه در دسترس عموم شهروندان، پژوهشگران و استارت‌آپ‌ها قرار می‌گیرد. این شفافیت داده‌ای، زمینه‌ساز نوآوری‌های اجتماعی و مشارکت شهروندی در طراحی خدمات شهری شده است. شهروندان می‌توانند از طریق اپلیکیشن‌های محلی، بازخورد ارائه دهند، مشکلات را گزارش کنند و حتی در تحلیل داده‌ها مشارکت داشته باشند. لاس روساس با این رویکرد، نشان داده است که حتی شهرهای کوچک نیز می‌توانند با بهره‌گیری از فناوری‌های عصبی و حکمرانی داده‌محور، به شهرهایی یادگیرنده، پاسخ‌گو و پایدار تبدیل شوند.