Растущие небоскребы напоминают живой организм

Вдохновившись биологическими системами, ученые применили генетические алгоритмы для описания высоты и места появления небоскребов. В результате на основе таких входных данных, как история и экономика исследуемого городского района, исследователи смогли предсказать, как будет выглядеть очертание города на фоне неба, и вычислить наиболее вероятные места строительства новых высоток. Работа опубликована в Journal of Urban Planning and Development.

В современных задачах вычислительной оптимизации часто применяются так называемые генетические алгоритмы, в основе которых лежит случайный подбор, комбинирование и небольшое изменение искомых параметров. Механизм их работы аналогичен естественному отбору с раздельной наследуемостью признаков. «В таком типе вычислений множество возможных решений комбинируется случайно, а система отбора определяет наилучший вариант, — поясняет ведущий автор работы, архитектор и PhD по компьютерным наукам Иван Пазос. — Эта операция повторяется снова и снова, пока алгоритм не будет выдавать наиболее точный результат».

В новой работе Пазос и его коллеги из испанского Университета Ла-Коруньи применили генетический алгортим для того, чтобы изучить высоту и распределение наиболее высоких зданий на основе исторических данных о застройке и различных экономических факторов. В статье подробно рассматривается специальный район Токио — Минато, где находятся штаб-квартиры многих международных корпораций. Он был выбран из-за того, что темп появления небоскребов в этом районе за последние 20 лет один из наивысших в мире. Однако разработанная методология может быть применена и к другим городам с большим количеством высоток.

Алгоритм обучался на данных до 2015 года, так что его предсказания уже можно проверить. Результаты по силуэту города на фоне неба для 2016 и 2017 годов авторы называют «очень точными», а для 2018-2019 по оценкам составят около 80%. Также пять из шести начавшихся после 2015 года строек высотных зданий находятся в областях, которые алгоритм указал как наиболее вероятные. «Финальный вывод работы состоит в том, что эволюционные вычисления могут выявлять модели роста, которые неочевидны в сложной городской среде, — комментирует Пазос. — В будущем это может быть частью системы, которая сможет предсказывать возможные сценарии развития городов».

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.