技術：都市の空間計画において機械学習モデルが人間の専門家を凌駕

都市コミュニティーのための効率の良い土地利用と道路配置を生成できる機械学習モデルが、他のアルゴリズムや人間の専門家を凌駕していることを報告する論文が、Nature Computational Scienceに掲載される。このモデルは、空間計画という複雑な都市計画タスクについて、機械学習を用いて人間の都市プランナーを支援する方法を実証している。

コミュニティーの効果的な空間計画は、都市の持続可能な発展を促すことができる。都市の空間計画はしばしば、デザイナーたちが分析と議論とイテレーションを何度も繰り返すことで進められる。特に、土地利用や道路配置の生成というタスクでは、考えられる解の数が極端に多くなることがある。その結果、専門家がプロセスの中のより概念的で創造的な段階に集中できる時間が少なくなり、都市計画の進捗が妨げられる恐れが出てくる。

今回、Yong Liらは、都市の複雑な空間配置を取り込み、住民が徒歩や自転車で15分以内に必要なサービスにアクセスできる「15分都市」のコンセプトに基づく最適な配置を生成できるモデル（深層強化学習アルゴリズム）を提案している。Liらは、機械学習の支援による土地と道路の空間配置を人間による入力と組み合わせることで、考慮した全ての指標において、他のアルゴリズムやプロのデザイナーが作成した配置よりも約50％優れたものにし、作業にかかる時間を3000分の1に減らせることを示した。Liらはまた、さまざまな配置戦略（例えば、他の設定よりも公園と緑地の被覆率を重視することが望ましいとされる場合など）に対して効率的な計画を生成するために、自分たちの手法をどのように使用できるかも示している。

この知見は、人間の都市プランナーの生産性を向上させ、より持続可能な都市生活を実現する可能性のある効率的な配置を生成する支援ツールとしての機械学習の能力を実証するものである。

doi:10.1038/s43588-023-00503-5

「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。

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