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शहरी योजनाकार, नियंत्रण इंजीनियर और इंस्टीट्यूट शोधकर्ता सक्रिय-अनुमान दृष्टिकोण का मूल्यांकन कर रहे हैं जो शहर के पैमाने पर बुनियादी ढांचे के नियंत्रण और शासन के लिए उपयोग किए जाते हैं।

सक्रिय अनुमान और शहरी नियोजन

शहरों को अनुमान मशीनों के रूप में: जनरेटिव मॉडल, अपेक्षित मुक्त ऊर्जा और यातायात, ऊर्जा, पानी और भूमि उपयोग के लिए पदानुक्रमित नीति चयन।

शहरी नियोजन तेजी से गहरे अनिश्चितता, बहु-स्तरीय गतिशीलता और विषम हितधारकों का सामना कर रहा है, ऐसी परिस्थितियों में जहां शास्त्रीय संतुलन या स्थिर अनुकूलन दृष्टिकोण कम उपयुक्त होते जा रहे हैं। सक्रिय अनुमान, मुक्त ऊर्जा सिद्धांत पर आधारित होने के कारण, धारणा, क्रिया और सीखने में अनिश्चितता के तहत एक एकीकृत ढांचा प्रदान करता है, और समीक्षा किए गए और प्रीप्रिंट किए गए कार्यों ने इसे यातायात सिग्नल नियंत्रण, बहु-एजेंट ऊर्जा अनुकूलन, शहरी जल शासन और भूस्थानिक भूमि उपयोग मॉडलिंग जैसे क्षेत्रों में लागू करना शुरू कर दिया है। यह पृष्ठ उस साहित्य की स्थिति, उपयोग किए जाने वाले पैटर्न, उत्पादित किए गए ठोस परियोजनाओं और उपकरणों और क्षेत्र को अभी भी हल करने की आवश्यकता वाली खुली समस्याओं का संक्षेपण करता है।

क्यों डोमेन उपयुक्त है

शहरी नियोजन व्यापक, शोरगुल और अपूर्ण संवेदन पर आधारित है (जैसे यातायात गणनाएँ, ऊर्जा और पानी के प्रवाह, भूमि उपयोग पैटर्न, सामाजिक संकेतक) जो सक्रिय अनुमानों के अवलोकन से सीधे मेल खाता है, जिसका उपयोग एजेंट छिपे हुए राज्यों जैसे मांग पैटर्न, बुनियादी ढांचे की स्थिति और सामाजिक आवश्यकता का अनुमान लगाने के लिए करते हैं। यह नीति चयन और नियंत्रण के बारे में मौलिक रूप से भी है - ज़ोनिंग, बुनियादी ढाँचे में निवेश, परिचालन नियम, शासन व्यवस्था - सक्रिय अनुमान इसे अपेक्षित मुक्त ऊर्जा को कम करने के लिए चुनी गई क्रियाओं के रूप में देखता है, ज्ञानमीमांसी (अनिश्चितता-कम करने वाले) और व्यावहारिक (परिणाम प्राप्त करने वाले) दोनों शब्दों में। शहर अतिरिक्त रूप से गैर-स्थिर हैं (जनसांख्यिकीय बदलाव, नई तकनीक, नीति परिवर्तन) और बहु-स्तरीय/बहु-एजेंट (इंटरसेक्शन से जिलों तक पूरे शहर की रणनीति तक) दोनों, जो पदानुक्रमित, लगातार अपडेट होने वाले जनरेटिव मॉडल को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

साहित्य की स्थिति

मूलभूत सिद्धांत फ्रिस्टन के काम से ध्यान, अनिश्चितता और ऊर्जा की स्वतंत्रता (पहचान गतिशीलता और वैरियेशनल अनुमान) पर आधारित है, साथ ही योजना/नेविगेशन के रूप में सक्रिय अनुमान और सामूहिक अर्थ-निर्माण के समूह स्तर के अनुमान के रूप में एक कथात्मक दृष्टिकोण (फ्रंटियर्स इन साइकोलॉजी)। लागू, समीक्षाधीन कार्य दो क्षेत्रों में मौजूद हैं: शहरी जल शासन, जहां कारपोउजोग्लू और सहयोगियों (इकोलॉजी एंड सोसाइटी) समूह-आधारित सक्रिय अनुमान का समर्थन करने वाले राज्य-संवर्धित ज्ञान अवसंरचनाओं का विश्लेषण करते हैं, और निर्मित वातावरण, जहां बीईएसीओएन (फ्रंटियर्स इन द बुिल्ट एनवायरनमेंट) सक्रिय अनुमान सिमुलेशन ऑन्टोलॉजी को मौन वास्तुकला डिजाइन ज्ञान का प्रतिनिधित्व करने के लिए एम्बेड करता है। ट्रैफिक नियंत्रण कार्य - एक एसयूएमओ-आधारित सक्रिय अनुमान नियंत्रक और arXiv प्रीप्रिंट पर शोर, गैर-स्थिर आईओटी वातावरण में अनुकूलनीय सिग्नल नियंत्रण - और मिलिडिज के बड़े पीओएमडीपी में सक्रिय अनुमान ट्री सर्च भी सिमुलेशन/प्रीप्रिंट चरण में हैं, इसके साथ ही शहरी बुनियादी ढांचे और टिकाऊ गतिशीलता के लिए वैरियेशनल बेयसियन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग भी लागू किया गया है।

कुंजी परियोजनाएँ और उपकरण

रिपोर्ट में विभिन्न परिपक्वता चरणों में पाँच ठोस कार्यान्वयनों का नाम दिया गया है: एक SUMO (शहरी गतिशीलता का सिमुलेशन) सक्रिय अनुमान ट्रैफिक-लाइट नियंत्रक, जिसे नियम-आधारित बेसलाइन (सिमुलेशन प्रोटोटाइप) के विरुद्ध बेंचमार्क किया गया है; एक arXiv प्रीप्रिंट जो इसे शोरगुल वाले, गैर-स्थिर IoT सेंसर वातावरण (प्रीप्रिंट) तक विस्तारित करता है; इकोनेट, स्मार्ट इमारतों में शहरी ऊर्जा अनुकूलन के लिए एलन ट्यूरिंग इंस्टीट्यूट की मल्टी-एजेंट सक्रिय अनुमान प्रणाली, जिसे ट्यूरिंग ग्रैंड प्रदर्शनी (तैनात प्रदर्शक) में दिखाया गया है; निर्मित-पर्यावरण निहित ज्ञान के लिए BEACON का Active Inference सिमुलेशन ऑन्टोलॉजी (सहकर्मी-समीक्षित ऑन्टोलॉजी और टूलिंग); और GEO-INFER, भू-स्थानिक इमेजरी से भूमि-उपयोग वर्गीकरण करने वाले सक्रिय अनुमान एजेंटों के निर्माण के लिए एक गाइड के साथ एक Active Inference Institute ओपन-सोर्स टूलकिट (टूलकिट/कार्यान्वयन)।

खुले प्रश्न

रिपोर्ट में स्केलिंग को सबसे बड़ी चुनौती के रूप में चिह्नित किया गया है: वास्तविक शहर की अवस्था स्थान और जटिल गतिशीलता सिमुलेशन और प्रदर्शनकर्ताओं से बहुत अधिक है, जिसके लिए अधिक प्रबंधनीय पदानुक्रमित अनुमान और अंततः बड़े पैमाने पर सिमुलेशन और परिचालन पायलट तैनाती के साथ दीर्घकालिक प्रदर्शन डेटा की आवश्यकता होती है। यह मानव व्यवहार और कथा को जनरेटिव मॉडल में एकीकृत करने, सक्रिय अनुमान के वर्णनात्मक उपयोग (जैसे कि जल-शासन पेपर में संस्थानों के व्यवहार की व्याख्या करना) से सामान्य उपयोग (जैसे BEACON, GEO-INFER, और EcoNet में नए नियंत्रकों को डिजाइन करना) को अलग करने, विभिन्न क्षेत्रों में साझा बेंचमार्क और मूल्यांकन मानकों को स्थापित करने और योजना-प्रासंगिक जनरेटिव मॉडल में एन्कोडेड पूर्वाग्रहों और उद्देश्यों से संबंधित नैतिक, कानूनी और राजनीतिक प्रश्नों पर भी काम करने की आवश्यकता है।

संदर्भ आधार

Karl J. Friston (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience. DOI: 10.1038/nrn2787. Maxwell J. D. Ramstead, Dalton A. R. Sakthivadivel, Conor Heins, Magnus Koudahl, Beren Millidge, Lancelot Da Costa, Brennan Klein, Karl J. Friston (2023). On Bayesian Mechanics: A Physics of and by Beliefs. arXiv. Giovanni Pezzulo, Francesco Rigoli, Karl J. Friston (2015). Active Inference, homeostatic regulation and adaptive behavioural control. Progress in Neurobiology. DOI: 10.1016/j.pneurobio.2015.09.001. Pablo Lanillos, Cristian Meo, Corrado Pezzato, et al. (2021). Active Inference in Robotics and Artificial Agents: Survey and Challenges. arXiv. DOI: 10.48550/arXiv.2112.01871.

मुख्य सतहें

सक्रिय अनुमान और शहरी नियोजन का संक्षिप्त अवलोकन

ट्रैफिक का अनुमान

एसएमओ-आधारित और आईओटी-प्रीप्रिंट नियंत्रक सिग्नल टाइमिंग को अपेक्षित-मुक्त ऊर्जा न्यूनीकरण के रूप में पुनर्परिभाषित करते हैं, न कि निश्चित समय या नियम-आधारित नियंत्रण।

बहु-एजेंट ऊर्जा समन्वय

EcoNet, द एलन ट्यूरिंग इंस्टीट्यूट का तैनात डेमो, इमारत स्तर पर सक्रिय अनुमान एजेंटों को संयुक्त रूप से स्मार्ट बिल्डिंग ऊर्जा उपयोग और आराम को अनुकूलित करने के लिए समन्वय करता है।

मिश्रित साक्ष्य परिपक्वता

कॉर्पस में समीक्षाधीन शासन और ऑन्टोलॉजी के कार्य (वॉटर इंफ्रास्ट्रक्चर, बीईएसीओएन) के साथ-साथ प्रीप्रिंट्स, सिमुलेशन और एक प्रदर्शनी डेमो भी शामिल हैं, इसलिए दावे की साक्ष्य शक्ति अलग-अलग होती है।

संबंधित संसाधन

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