Os arquitetos tecnocratas de Smart City estão se voltando para a IA e a teoria dos sistemas para automatizar o zoneamento de propriedades. Dr. Parag Khanna estava certo quando disse que 'globalização é o sistema'. ⁃ Editor TN
Os códigos de zoneamento têm um século e são a força vital de todas as principais cidades dos EUA (exceto indiscutivelmente Houston), determinando o que pode ser construído onde e quais atividades podem ocorrer em um bairro. No entanto, à medida que sua complexidade aumenta, os acadêmicos estão explorando cada vez mais se seus sistemas baseados em regras para racionalizar o espaço urbano podem ser substituídos por sistemas dinâmicos baseados em blockchains, algoritmos de aprendizado de máquina e dados espaciais, potencialmente revolucionando o planejamento e desenvolvimento urbano para as próximas cem anos.
Essas visões do futuro foram inspiradas em minhas conversas recentes com Kent Larson e John Clippinger, uma dupla dinâmica de pensamento urbano que fez da melhoria das cidades e da governança urbana seu foco atual na carreira. Larson é um principal pesquisador do MIT Media Lab, onde dirige o City Science Group, e Clippinger era ex-cientista de pesquisa no Grupo de Dinâmica Humana no MIT Media Lab e agora é co-fundador da Swytch.io que está desenvolvendo um token de utilitário chamado Swytch.
Um dos maiores desafios enfrentados pelas grandes cidades americanas é o preço da moradia, que disparou nas últimas décadas, colocando uma pressão incrível no orçamento de jovens e idosos, solteiros e famílias. A média apartamento de um quarto é $ 3,400 em San Franciscoe $ 3,350 em Nova York, tornando essas meca da inovação cada vez mais fora do alcance de fundadores de empresas bem financiadas e muito menos artistas ou educadores.
A moradia não é suficiente para saciar o trabalhador da economia do conhecimento moderno. Há uma expectativa de que qualquer bairro tenha uma lista de amenidades, de restaurantes baratos e agradáveis, espaços abertos e instituições culturais a serviços humanos críticos, como supermercados, lavanderias e salões de beleza.
Hoje, um conselho de zoneamento tentaria simplesmente exigir que vários desenvolvimentos incluíssem as comodidades necessárias como parte do processo de permissão, levando a desertos alimentares e os curiosos sem alma de alguns bairros urbanos. No mundo de Larson e Clippinger, porém, os modelos baseados em regras seriam lançados para “sistemas dinâmicos e auto-reguladores” baseados em torno do que poderia ser agnosticamente chamado de tokens.
Cada bairro é formado por diferentes tipos de pessoas com diferentes objetivos de vida. Larson explicou que "podemos modelar esses diferentes cenários de quem queremos trabalhar aqui e que tipo de comodidades queremos, que podem ser delineadas matematicamente como algoritmos, e os incentivos podem ser dinâmicos com base em feeds de dados em tempo real".
A idéia é primeiro pegar conjuntos de dados como tempos de mobilidade, economia de unidade, pontuação de amenidades e resultados de saúde, entre muitos outros, e alimentar isso em um modelo de aprendizado de máquina que está tentando maximizar a felicidade dos residentes locais. Os tokens seriam então uma moeda para fornecer sinais ao mercado de quais coisas deveriam ser adicionadas à comunidade ou removidas para melhorar a felicidade.
Um desenvolvedor de apartamentos de luxo pode ter que pagar tokens, principalmente se o prédio não oferecer quaisquer comodidades críticas, enquanto outro desenvolvedor que converter sua propriedade em espaço aberto poderá ser completamente subsidiado por tokens que foram pagos anteriormente no sistema. "Você não precisa recolher os sinais em um único mecanismo de preço", disse Clippinger. Em vez disso, com "loops de feedback, você sabe que existem intervalos dinâmicos que você está tentando manter".
Compare essa abordagem baseada em sistemas com a complexidade que temos hoje ...
