בינה מלאכותית עירונית

אנחנו מפתחים ומעריכים שיטות AI לניתוח דינמיקה עירונית, ניבוי תוצאות סוציו-כלכליות ותמיכה בהחלטות תכנוניות — תוך תשומת לב מפורשת למגבלות המודל, לפרשנות ולאימות בשטח.

Urban AI

אודות

החלטות תכנון עירוני מעוצבות יותר ויותר על ידי נתונים, מודלים ופלטפורמות דיגיטליות. המחקר שלנו בתחום הבינה המלאכותית העירונית בוחן כיצד טכנולוגיות אלה יכולות להיות מתוכננות, מוערכות ומנוהלות כך שיתמכו בפרקטיקת התכנון במקום לטשטש אותה.

אנחנו מפתחים מודלי למידת מכונה, מערכות תמיכה בקבלת החלטות ושיטות תאום דיגיטלי עירוני לבעיות כמו התחדשות עירונית, הערכת השפעה סוציו-כלכלית, צבירת חלקות וסימולציה עירונית רב-תחומית. הפרויקטים האלה משלבים נתונים מרחביים, ידע תכנוני ומידול חישובי כדי לעזור לתכנונאים להשוות חלופות לפני שהתערבויות מיושמות.

אנחנו גם חוקרים את המגבלות הידועות של הבינה המלאכותית העירונית: נתונים מפוצלים והטרוגניים, הטיה במודלים, ניידות ירודה בין ערים, וקושי לתרגם תפוקות טכניות לראיות תכנוניות ישימות. העבודה שלנו מדגישה לכן פרשנות, הערכת ביצועים קפדנית ואימות בהקשרי תכנון אמיתיים לצד מוסדות שותפים.

המטרה היא לבסס AI עירוני כתשתית מחקר ותכנון אמינה ובדיקה — כזו שיועילה לא רק בתנאים אידיאליים, אלא גם בסביבות דלות-נתונים ומורכבות שבהן רוב התכנון האמיתי מתרחש.

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