トポスはA.Iを利用します都市を理解し、近隣地域をマッピングする方法

人工知能は私達が都市について考える方法を変えることができます：新興企業ToposはA.I.を使用するプラットフォームを作成することによってまさにそれをしています。よりスマートな都市計画を推進する。

Toposの共同創設者であり、最高データ責任者であるWill Shapiro氏は、次のように説明しています。 Shapiroは、共同創設者でありToposのCEOであるMahir Yavuzと共に、場所の理解に関連しているため、データのコンパイルと理解のプロセスが不完全であり、したがってデータそのものも不完全であると考えています。特別な人工知能を使用して、チームは特定の場所のデータを収集するプロセスを自動化する方法を考え出しました。

「私たちは、都市を理解するための常に新しい方法を開発することができるラボを作成したいと考えています」と、「その日のテクノロジに適用可能な新しいアルゴリズムを見つける」と述べています。

この合理化されたプロセスは彼らがA.I.を使うことを可能にします。より広い領域とより集中した領域に関するデータを収集するため。たとえば、近隣全体の測定基準を収集するのではなく、同じ量の作業で、その近隣の1ブロックだけで周囲の近隣からデータを収集することができます。

この種のデータは、特にこの規模では、近隣の最適化に役立ちます。各場所の特定の側面に焦点を合わせるのではなく、Toposはより包括的なアプローチを取ります。同じ都市内でも、似たような資質を共有しながら、これらのコミュニティからどのタイプのビジネスが恩恵を受けるのかを把握している地域を見つけることができます。

たとえば、ブルックリンのウィリアムズバーグはニューヨークで人気のある地区ですが、トポスは近隣地区自体とまったく同じように複数の微小地区を特定しようとしています。このような独自の詳細なデータにより、最適な場所を判断するのに役立ちます。これは、新しい支店を開設しようとしているビジネスの場合に役立つ情報です。

マクロレベルでは、Toposはまったく異なる都市のデータを収集および比較して、各場所の文化に関する詳細を調べることができます。たとえば、ボストンは、近隣の施設からそこに住む人々の種類まで、マイアミと比較してどのように積み重ねられているかをチェックできます。これは、店舗の設置場所を決定する企業にとって便利なだけではありません。どんなビジネスを見つけようとしているのか、あるいは芸術家を見学しようとしているのかなど、都市のために彼らは世界の彼らの隅に来たいと思う。

将来的には、ShapiroとYavuzは、政府機関に彼らが創り出した技術の使い方を教えることを望んでいます。地方自治体が管理する都市についてよりスマートでより完全なデータを持っている場合、彼らはより良い世界を築き始めるために彼らのコミュニティにもっと役立つことができるでしょう。