חיזוי חברתי עירוני

הפרויקט מפתח ומאמת מודלי למידת מכונה לניבוי תוצאות חברתיות וכלכליות של התחדשות עירונית, ומתרגם אותם לכלי תכנון פרשניים.

Urban Social Prediction

אודות

חיזוי חברתי עירוני מפתח מודלי למידת מכונה וכלי תמיכה בקבלת החלטות לניבוי התוצאות החברתיות והכלכליות של התחדשות עירונית. הפרויקט מתמודד עם בעיית תכנון ממשית: להחלטות התחדשות יש השפעות ארוכות טווח על דיור, עקירה וחוסן קהילתי — אבל ההשלכות האלה לרוב אינן גלויות לתכנונאים בזמן קבלת ההחלטות.

התחדשות עירונית יוצרת לחץ על היצע הדיור, תשתיות, שירותים ורשתות חברתיות. היא יכולה להביא השקעה ולשפר תנאי מגורים, אבל גם לגרום לעקירה, לחלוקה לא שוויונית של הטבות ולנזק ממוקד מקומי. הפרויקט הזה משתמש בשיטות מונעות-נתונים כדי לחשוף את הדינמיקות האלה לפני שההתערבויות מתקבעות.

העבודה הטכנית שלנו משלבת מודלינג חיזויי, ניתוח מרחבי וממשקים פרשניים שמיועדים לשימוש של אנשי מקצוע בתכנון. אנחנו בוחנים אילו גורמים סוציו-מרחביים מעצבים תוצאות התחדשות, כיצד מודלים מכלילים בין הקשרים עירוניים שונים, וכיצד יש להציג תחזיות לצוותי תכנון — כך שיעזרו לקבל החלטות בלי להיתפס כמרשמים.

הפרויקט מפתח גם כלי המלצה לתכנון התחדשות עירונית אסטרטגית. הכלים האלה עוזרים לבעלי עניין להשוות אפשרויות לצבירת חלקות, להעריך אילוצי היתכנות, לאמוד פוטנציאל פיתוח מחדש ולנמק על קריטריונים לתעדוף. כל הפלטים מתוכננים לתמוך בדיון — לא להחליפו — תוך שמירה על שוויון חברתי, הקשר מקומי ושיקול דעת המתכנן במרכז התהליך.

מאמרים

2025 Publication

AI-Driven Recommendations for Strategic Urban Renewal

Haya Brama, Tal Grinshpoun, Oded Landau, Jonathan Dortheimer
  • כתב עת / כנס CAADRIA 2025
  • Urban AI
  • Social Impact Prediction
2024 Publication

Towards a Robust Evaluation Framework for Generative Urban Design

Haya Brama, Agata Dalach, Tal Grinshpoun, Jonathan Dortheimer
  • כתב עת / כנס eCAADe 2024
  • Urban AI
  • Social Impact Prediction
  • AI-Assisted Design
2022 Publication

A machine learning approach to urban design interventions in non-planned settlements

Anna Boim, Jonathan Dortheimer, Aaron Sprecher
  • כתב עת / כנס CAADRIA 2022
  • Urban AI
  • Urban Studies