Imagine viver em uma cidade fresca e verde, repleta de parques e repleta de trilhas, ciclovias e ônibus, que transportam as pessoas para lojas, escolas e centros de serviços em questão de minutos. Será que a IA poderia ajudar a realizar esse sonho?

Esse sonho alegre é o epítome do planejamento urbano, encapsulado na ideia da cidade de 15 minutos, onde todas as necessidades e serviços básicos estão ao alcance de um quarto de hora, melhorando a saúde pública e reduzindo as emissões dos veículos.

A inteligência artificial pode ajudar os planejadores urbanos a concretizar essa visão mais rapidamente, com um novo estudo realizado por investigadores da Universidade Tsinghua, na China, que demonstra como a aprendizagem de máquina pode gerar layouts espaciais mais eficientes do que os humanos, e numa fração do tempo.

O cientista de automação Yu Zheng e colegas queriam encontrar novas soluções para melhorar as nossas cidades, que estão rapidamente a tornar-se congestionadas e concretas.

Eles desenvolveram um sistema de IA para lidar com as tarefas computacionais mais tediosas de planejamento urbano – e descobriram que ele produz planos urbanos que superam os projetos humanos em cerca de 50% em três métricas: acesso a serviços e espaços verdes e níveis de tráfego.

Começando aos poucos, Zheng e seus colegas encarregaram seu modelo de projetar áreas urbanas com apenas alguns quilômetros quadrados de tamanho (cerca de 3×3 quarteirões).

Após dois dias de treinamento, e utilizando diversas redes neurais, o sistema de IA procurou os traçados de estradas e uso do solo ideais, para se adequar ao conceito da cidade de 15 minutos e às políticas e necessidades de planejamento local.

Embora o modelo de IA de Zheng e colegas tenha alguns recursos para ampliar seu uso no planejamento de áreas urbanas maiores, projetar uma cidade inteira seria infinitamente mais complexo. Desenhar um bairro composto por quarteirões 4×4 contém duas vezes mais decisões de planejamento do que quarteirões 3×3, estimam os pesquisadores.

Mas automatizar mesmo algumas etapas do processo de planejamento poderia economizar muito tempo: o modelo de IA calculou em segundos certas tarefas que levavam de 50 a 100 minutos para os planejadores humanos serem concluídas.

Automatizar as tarefas mais demoradas do planeamento urbano libertaria os planejadores para se concentrarem em tarefas mais desafiantes ou centradas no ser humano, como o envolvimento público e a estética, dizem os investigadores.

Em vez de a IA substituir as pessoas, Zheng e colegas preveem que o seu sistema de IA funcione como um “assistente” para os planejadores urbanos, que poderiam gerar projetos conceituais que são otimizados pelos algoritmos e revistos, ajustados e avaliados por especialistas humanos com base no feedback da comunidade.

Esta última etapa é fundamental para um bom design, escreve o cientista pesquisador do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), Paolo Santi , em um comentário sobre o estudo.

O planejamento urbano “não é apenas uma atribuição de espaço para edifícios, parques e funções, mas a concepção de um local onde as comunidades urbanas viverão, trabalharão, interagirão e, esperançosamente, prosperarão durante muito tempo”, escreve ele.

Comparando o seu fluxo de trabalho de IA-humanos com projetos exclusivamente humanos, Zheng e colegas descobriram que o processo colaborativo poderia aumentar o acesso a serviços básicos e parques em 12 e 5 por cento, respectivamente.

Os pesquisadores também entrevistaram 100 designers urbanos, que não sabiam se os planos que foram solicitados a escolher foram gerados por planejadores humanos ou por IA. A IA obteve substancialmente mais votos para alguns dos seus projetos espaciais, mas para outros planos não houve uma preferência clara entre os participantes da pesquisa.

O verdadeiro teste estaria, obviamente, nas comunidades construídas a partir desses planos, medidas pela redução do ruído, do calor e da poluição, e pelas melhorias na saúde pública que um melhor planejamento urbano promete trazer.

O estudo foi publicado na Nature Computational Science.