Machine learning propõe solução para crise habitacional na Austrália
São Paulo — InkDesign News —
A aplicação de machine learning (ML) na área de planejamento urbano está aumentando, especialmente em contextos de crise habitacional. Pesquisadores estão explorando como a inteligência artificial (IA) pode agilizar processos de aprovação de construção e reduzir a burocracia envolvida.
Contexto da pesquisa
Com o aumento da demanda por habitação acessível, os governos estão buscando soluções que incorporem tecnologias emergentes para resolver questões de desenvolvimento urbano. Um exemplo recente é a exploração do uso de IA para acelerar a aprovação de projetos habitacionais, mencionada pelo Ministro de Planejamento de Nova Gales do Sul, Paul Scully.
Método proposto
A pesquisa foca em sistemas de IA que utilizam algoritmos de aprendizado profundo (DNN) para analisar e classificar documentos submetidos por arquitetos. O modelo tem como base conjuntos de dados amplamente utilizados na indústria da construção, permitindo uma avaliação rápida e precisa dos projetos. As métricas de desempenho esperadas incluem a redução do tempo médio de aprovação, que atualmente leva em média várias semanas.
“Essa iniciativa permite que a construção comece e que novas chaves sejam entregues rapidamente”
(“This is allowing construction to get underway and new keys into new doors.”)— Paul Scully, Ministro de Planejamento, Nova Gales do Sul
Resultados e impacto
Embora os resultados ainda estejam em fase inicial, a aplicação de IA promete resolver o backlog de 26.000 pedidos em avaliação, tornando o sistema mais eficiente. Por outro lado, a introdução de inteligência artificial no planejamento urbano levanta questões sobre a autonomia dos agentes de IA e o papel do julgamento humano no processo.
“É fundamental entender que a tecnologia não deve substituir o julgamento humano, mas sim apoiá-lo”
(“It is essential to understand that technology should not replace human judgment, but rather support it.”)— Clare O’Neil, Ministra Federal de Habitação
As próximas etapas incluem a análise de como essas tecnologias podem ser implementadas de forma responsável, evitando repetir erros de sistemas automatizados anteriores. O futuro do planejamento urbano pode ser transformado pela IA, mas a cautela e a reflexão crítica permanecem essenciais.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
