टोपोस यूटिलिज़ ए.आई. अंडरस्टैंडिंग सिटीज एंड मैप माइक्रो-नेबरहुड्स

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हम शहरों के बारे में सोचने के तरीके को बदल सकते हैं: स्टार्टअप कंपनी टोपोस सिर्फ एक ऐसा प्लेटफॉर्म बना रही है जो ए.आई. स्मार्ट शहरी योजना को बढ़ावा देने के लिए।

"टोपोस एक कंपनी है जो स्थानिक बुद्धिमत्ता को बदलने के लिए समर्पित है और जिस तरह से हम शहरों और पड़ोस को समझते हैं," टॉपोस के सह-संस्थापक और मुख्य डेटा वैज्ञानिक, शापिरो बताते हैं। शापिरो, सह-संस्थापक और टॉपोस के सीईओ माहिर यावुज के साथ, हमारा मानना ​​है कि हमारे पास डेटा को समझने और समझने की एक अधूरी प्रक्रिया है क्योंकि यह स्थानों को समझने से संबंधित है, और इसलिए, डेटा का एक अधूरा सेट। विशेष कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करके, टीम ने एक विशिष्ट स्थान पर डेटा एकत्र करने की प्रक्रिया को स्वचालित करने का एक तरीका निकाला है।

"हम एक ऐसी प्रयोगशाला बनाना चाहते हैं जो वास्तव में शहरों को समझने के लगातार नए तरीके विकसित कर सके," यवुज़ को विस्तृत करता है, और उस दिन की तकनीकों पर लागू होने वाले नए एल्गोरिदम को खोज रहा है।"

यह सुव्यवस्थित प्रक्रिया उन्हें ए.आई. एक बहुत बड़े क्षेत्र पर डेटा इकट्ठा करने के लिए, साथ ही अधिक केंद्रित क्षेत्र। उदाहरण के लिए, पूरे पड़ोस पर मेट्रिक्स इकट्ठा करने के बजाय, वे एक ही राशि के काम के साथ उस पड़ोस और आसपास के पड़ोस के सिर्फ एक ब्लॉक से डेटा इकट्ठा करने में सक्षम हैं।

इस तरह के डेटा, विशेष रूप से इस पैमाने पर, पड़ोस को अनुकूलित करने में मदद करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। प्रत्येक स्थान के चुनिंदा पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, टोपोस में एक समग्र दृष्टिकोण है। यह एक ही शहर के आस-पास के इलाकों को भी ढूंढ सकता है, जो समान गुणों को साझा करते हैं और यह भी पता लगाते हैं कि इन समुदायों को किस प्रकार के व्यवसायों से लाभ होगा।

उदाहरण के लिए, विलियम्सबर्ग, ब्रुकलिन, NYC में एक लोकप्रिय पड़ोस है, लेकिन टोपोस कई सूक्ष्म-पड़ोस की पहचान करना चाहता है, जैसा कि पड़ोस में ही है। इस तरह के अनूठे, विस्तृत डेटा के साथ, कंपनी यह तय करने में आपकी सहायता कर सकती है कि आप कहाँ पर सबसे अच्छी तरह से फिट हैं - जो कि एक नई शाखा खोलने के लिए देख रहे हैं, तो आपको अच्छी जानकारी होगी

मैक्रो स्तर पर, टोपोस प्रत्येक स्थान की संस्कृति के बारे में और अधिक जानकारी प्राप्त करने के लिए पूरी तरह से अलग शहरों के डेटा को एकत्र और तुलना कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, बोस्टन, उदाहरण के लिए, किसी भी संख्या में मैट्रिक्स पर मियामी के खिलाफ ढेर हो जाता है, आस-पड़ोस के लोगों से लेकर उस तरह के लोग जो वहां रहते हैं, जो न केवल उन व्यवसायों के लिए काम आ सकते हैं, जो यह तय करते हैं कि दुकान कहां स्थापित की जाए, बल्कि यह पता लगाने के लिए कि कौन से व्यवसाय, या यहां तक ​​कि भ्रमणशील कलाकार भी दुनिया के कोने-कोने में जाना चाहते हैं।

भविष्य में, Shapiro और Yavuz सरकारी एजेंसियों को यह सिखाने की उम्मीद कर रहे हैं कि वे जिस तकनीक का उपयोग कर रहे हैं, उसका उपयोग कैसे करें। यदि स्थानीय सरकारों के पास स्मार्ट तरीके हैं, तो उनके द्वारा प्रबंधित शहरों के बारे में अधिक संपूर्ण डेटा, वे बेहतर दुनिया बनाने के लिए अपने समुदायों की बेहतर सेवा करने में सक्षम होंगे।