مجلة نيتشر | فريق مشترك من جامعة تسينغهوا ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا يقترح إطارًا لتخطيط المدن الذكية يعتمد على نماذج لغوية واسعة النطاق

في ظلّ تزايد تعقيد الأنظمة الحضرية وتنوع الاحتياجات الاجتماعية، وصلت أساليب التخطيط الحضري التقليدية إلى طريق مسدود. واليوم، يُقدّم الذكاء الاصطناعي ابتكاراتٍ ثوريةً في هذا المجال العريق والمهم.

في الآونة الأخيرة، قام فريق متعدد التخصصات مكون من علماء من مؤسسات مرموقة مثل مركز العلوم الحضرية والبحوث الحاسوبية، كلية الهندسة المعمارية، قسم الهندسة الإلكترونية، جامعة تسينغهوا، مختبر Senseable City التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، وجامعة نورث إيسترن في الولايات المتحدة بنشر مقالة في مجلة Nature Computational Science الدولية الرائدة.لأول مرة، تم اقتراح إطار عمل تخطيطي للمدينة الذكية مدفوعًا بنموذج لغوي كبير (LLM) بشكل منهجي.يتكامل هذا الإطار بشكل عميق بين قدرات الحوسبة والتفكير والتوليد القوية للذكاء الاصطناعي مع الخبرة المهنية وإبداع المخططين البشريين.ويهدف المشروع إلى تحويل الذكاء الاصطناعي إلى "مساعد تخطيط ذكي" للبشر، ومعالجة التحديات المعقدة في التخطيط الحضري الحديث بشكل مشترك، وفتح نموذج جديد للتعاون بين الإنسان والآلة لتحقيق عملية تصميم حضري أكثر كفاءة وإبداعًا واستجابة.

تطور التخطيط الحضري ومعوقاته

تتطور نظرية وممارسة التخطيط الحضري باستمرار، بدءًا من تركيزها المبكر على المساحة المادية والشكل الجمالي كـ"تصميم فني"، وصولًا إلى نهج ما بعد الحرب العالمية الثانية المسمى "التخطيط العلمي"، الذي ينظر إلى التخطيط الحضري كنظام معقد ويستخدم نماذج علمية للتحليل. إلا أن هذه المناهج تواجه اليوم تحديات جديدة: فمن ناحية، لا تزال عملية التخطيط متمحورة حول المُخطط، مع مشاركة عامة محدودة. ومن ناحية أخرى، غالبًا ما يكون تقييم مقترحات التخطيط نوعيًا وذاتيًا ومتأخرًا، مما يُصعّب اتخاذ قرارات علمية وكمية ويؤدي إلى تكرارها بسرعة.

في السنوات الأخيرة، بدأ تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية، مثل الشبكات التوليدية التنافسية (GANs) والتعلم المعزز (RL)، في التخطيط الحضري، مما أظهر إمكانات في توليد شبكات الشوارع وتقسيم المناطق الوظيفية. ومع ذلك، فإن هذه النماذج مصممة عادةً لمهام محددة ونطاقها ضيق، مما يجعلها غير قادرة على مواكبة التعقيد المتزايد متعدد التخصصات للتخطيط الحضري الحديث.لقد أدى ظهور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مع قدرتها القوية على تكامل المعرفة، والتفكير المنطقي، وقدرات توليد الوسائط المتعددة، إلى إتاحة فرصة تاريخية لكسر هذا الاختناق.

عملية جديدة للتخطيط الحضري بقيادة ماجستير الحقوق

ونظراً لنقائص الطرق التقليدية،قام فريق البحث باقتراح مبتكر لإطار عمل مغلق يتكون من ثلاث مراحل أساسية: التصميم المفاهيمي (التصور)، وتوليد الحلول (الجيل)، وتقييم التأثير (التقييم).يتم تشغيل الإطار بشكل تعاوني من خلال نموذج لغوي كبير، ونموذج مرئي كبير (VLM)، ووكيل نموذج كبير (وكيل LLM)، مما يوفر للمخططين البشريين مساعدة ذكية طوال العملية بأكملها.

التصميم المفاهيمي: أصبح LLM "مستشار تخطيط" يتمتع بمعرفة متعددة التخصصات

في مرحلة التخطيط الأولية، يُدخل المخططون معلومات نصية كالمتطلبات والقيود والمبادئ التوجيهية. يستطيع حاملو شهادة الماجستير في القانون، المُدرَّبون مُسبقًا على كميات هائلة من البيانات، دمج المعرفة من مجالات متعددة بعمق، بما في ذلك الجغرافيا والمجتمع والاقتصاد، والانخراط في جولات حوار متعددة مع المخططين.لا يمكنه فقط اقتراح أفكار مفاهيمية مبتكرة، بل يمكنه أيضًا التفكير بناءً على سياقات معقدة لإنشاء نصوص وصف تخطيطي تفصيلي ومخططات مفاهيم مكانية أولية.تم تحسين كفاءة وعمق مرحلة التصميم المفاهيمي بشكل كبير.

توليد الحلول: يصبح VLM "مصممًا مرئيًا" ويحول النص إلى مخططات

يستخدم الإطار نماذج بصرية كبيرة (VLMs) لتحويل المفاهيم النصية المجردة إلى حلول تصميم حضري ملموسة ومرئية.يستطيع المخططون وصف مفاهيم التخطيط وقيوده بدقة من خلال تعليمات نصية. ويمكن لنموذج VLM، المُحسّن ببيانات التصميم الحضري، توليد مخرجات بصرية مفصلة، مثل مخططات استخدام الأراضي، ومخططات المباني، وحتى مشاهد حضرية ثلاثية الأبعاد واقعية، مع ضمان توافق التصميم مع القيود الواقعية، مثل الجغرافيا.

التقييم: وكلاء LLM يبنون "مدينة افتراضية" لمعاينة الحياة المستقبلية

من أجل تقييم مخططات التخطيط علميًا، يقدم الإطار وكلاء LLM لإجراء عمليات محاكاة ديناميكية حضرية.عيّن الباحثون عملاء بناءً على خصائص ديموغرافية مختلفة (مثل العمر والمهنة)، وطلبوا منهم محاكاة تنقلات السكان اليومية واستخدامهم للمرافق داخل المدينة الافتراضية المُولّدة. ومن خلال تحليل هذه السلوكيات المُحاكاة، تمكنوا من الحصول على مقاييس تقييم كمية عبر أبعاد متعددة، بما في ذلك مسافة السفر، واستخدام المرافق، وانبعاثات الكربون، والعدالة الاجتماعية. وقد وفّر ذلك تغذية راجعة علمية واستشرافية لتحسين حلول التخطيط بشكل متكرر.

النجاح المبكر: الذكاء الاصطناعي يُظهر القدرة على التفوق على الخبراء البشريين

للتحقق من جدوى القدرات الأساسية للإطار، أصدر مركز علوم المدن وأبحاث الحوسبة التابع لقسم الإلكترونيات بجامعة تسينغهوا باستمرار سلسلة من النماذج الحضرية متعددة الوسائط، تعتمد على اللغة والصورة، مثل CityGPT وCityBench وUrbanLLaVA، بالإضافة إلى منصات محاكاة حضرية مجسدة وأنظمة محاكاة اجتماعية مثل UrbanWord وEmbodiedCity وAgentSociety، مما أرسى أساسًا تقنيًا للتخطيط الحضري والحوكمة الاجتماعية في عصر النماذج الكبيرة. وفيما يتعلق بالتخطيط الحضري في عصر ماجستير القانون، أجرى فريق البحث سلسلة من تجارب التحقق من المفاهيم. في أحد الاختبارات، طلب الباحثون من ماجستير القانون الإجابة على أسئلة من امتحان التأهيل المهني لمخططي المدن. وأظهرت النتائج أنيتفوق برنامج الماجستير في القانون على نطاق واسع على أفضل 101 مخطط بشري في TP3T في الإجابة على أسئلة مفهوم التخطيط المعقدة، مما يدل على إمكاناته الكبيرة في مرحلة التصور.

خلال مرحلة التقييم، استخدم الفريق برنامج إدارة الأراضي (LLM) لمحاكاة زيارات السكان للمرافق في مدينتين بنيويورك وشيكاغو. أظهرت نتائج المحاكاة توافق نقاط الاتصال الرئيسية للبرنامج مع بيانات تنقل السكان الفعلية، مما يُظهر دقة البرنامج وفعاليته في التنبؤ بالأثر الفعلي لمقترحات التخطيط.

التحديات والآفاق: بناء مدينة مستقبلية للتعاون بين الإنسان والآلة

أكد فريق البحث أخيرًا أن هذا الإطار لا يهدف إلى استبدال المُخطِّطين البشريين، بل إلى إرساء سير عمل جديد للتعاون بين الإنسان والآلة. في هذا النموذج، يُمكن للمُخطِّطين التحرر من مهام معالجة البيانات والرسم المُرهقة، والتركيز بشكل أكبر على الابتكار، والاعتبارات الأخلاقية، والتواصل مع مختلف الجهات المعنية.الذكاء الاصطناعي مسؤول عن إكمال تكامل المفهوم وتوليد الحلول وتقييم المحاكاة بكفاءة.

تُحدد المقالة أيضًا التحديات التي تواجه هذا النهج التقني، بما في ذلك ندرة بيانات التصميم الحضري عالية الجودة، ومتطلبات الموارد الحاسوبية الهائلة، والتحيزات الجغرافية والاجتماعية المحتملة في النماذج. وستتطلب الأبحاث المستقبلية إنشاء منصات بيانات مفتوحة، وتطوير نماذج متخصصة أكثر كفاءة، وتصميم خوارزميات عدالة لضمان قدرة تقنية الذكاء الاصطناعي على خدمة جميع البيئات الحضرية بطريقة عادلة وشاملة.

يمكننا أن نتوقع أنه في المستقبل القريب، سيكون مخططو المدن قادرين على تصميم مدن فعالة وقابلة للعيش ومستدامة بشكل أسرع وأفضل بمساعدة مساعدي الذكاء الاصطناعي الأقوياء، وإطلاق العنان للإبداع البشري بشكل كامل لتشكيل منزلنا الحضري المشترك.

رابط الورقة:

https://www.nature.com/articles/s43588-025-00846-1

عن المؤلف

المؤلف الرئيسي للورقة البحثية هو تشنغ يو، طالب دكتوراه في قسم الهندسة الإلكترونية بجامعة تسينغهوا. المؤلفون المراسلون هم البروفيسور لي يونغ من قسم الهندسة الإلكترونية، والأستاذ المساعد لين يومينغ من كلية الهندسة المعمارية بجامعة تسينغهوا، والأستاذ المشارك تشي آر وانغ من قسم الهندسة البيئية بجامعة نورث إيسترن. ويشمل المتعاونون أيضًا الأستاذ المساعد شو فنغلي من قسم الهندسة الإلكترونية بجامعة تسينغهوا، والباحث باولو سانتي والأستاذ كارلو راتي من مختبر "سينسيبل سيتي" التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.