Topos는 A.I. 도시를 이해하고 마이크로 인근 지역을 파악하는 방법

인공 지능은 우리가 도시에 대해 생각하는 방식을 바꿀 수 있습니다. Startup 회사 인 Topos는 A.I. 더 똑똑한 도시 계획을 촉진합니다.

"Topos는 위치 정보를 변환하고 도시와 주변을 이해하는 방식에 전념하는 회사입니다."라고 Topos의 공동 창립자이자 수석 데이터 과학자 인 Will Shapiro는 설명합니다. Shapiro는 공동 창업자이자 Topos CEO 인 Mahir Yavuz와 함께 위치 파악과 관련된 불완전한 데이터 세트 자체와 관련하여 데이터를 컴파일하고 이해하는 불완전한 프로세스가 있다고 생각합니다. 특수 인공 지능을 사용하여 팀은 특정 위치에서 데이터를 수집하는 프로세스를 자동화하는 방법을 찾아 냈습니다.

"우리는 실제로 도시를 이해하는 새로운 방법을 지속적으로 개발할 수있는 실험실을 만들고 싶습니다."라고 Yavuz는 말하고 "그날의 기술에 적용 할 수있는 새로운 알고리즘을 찾고 있습니다."

이렇게 간소화 된 프로세스를 통해 A.I. 훨씬 더 집중된 영역뿐만 아니라 훨씬 더 넓은 영역에서 데이터를 수집 할 수 있습니다. 예를 들어, 전체 이웃에 대한 메트릭을 수집하는 대신, 동일한 양의 작업으로 그 이웃과 주변 이웃 한 블록에서 데이터를 수집 할 수 있습니다.

이러한 종류의 데이터는 특히이 규모에서 이웃을 최적화하는 데 사용할 수 있습니다. Topos는 각 위치의 일부 측면에 집중하는 대신 전체 론적 접근 방식을 사용합니다. 같은 도시 내에서도 유사한 특성을 공유하는 이웃을 찾을 수있을뿐만 아니라 어떤 유형의 비즈니스가 이러한 커뮤니티에서 이익을 얻을지 파악할 수 있습니다.

예를 들어 Brooklyn의 Williamsburg는 NYC에서 인기있는 지역이지만 Topos는 이웃 지역 내에서 여러 개의 미세 지역을 정확히 파악하려고합니다. 이와 같이 독특하고 상세한 데이터를 통해 회사는 자신이 가장 잘 어울리는 곳을 결정하도록 도울 수 있습니다. 이는 새로운 지점을 열려고하는 비즈니스 인 경우 좋은 정보입니다.

매크로 수준에서 Topos는 완전히 별개의 도시에서 데이터를 수집하고 비교하여 각 위치의 문화에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 예를 들어, 보스턴은 인근 지역 식당에서부터 그곳에 살고있는 사람들에 이르기까지 여러 가지 통계에 대해 마이애미와 어떻게 쌓여 있는지 확인할 수 있습니다. 쇼핑가를 정하는 사업장을 결정할 때 유용 할뿐만 아니라, 어떤 비즈니스 또는 심지어 예술가를 찾아 다니려고 시도하는 도시가 세계 곳곳으로 가기를 원합니다.

앞으로 Shapiro와 Yavuz는 정부 기관에 그들이 만든 기술을 사용하는 방법을 가르치기를 희망하고 있습니다. 지방 정부가 관리하는 도시에 대해 더 똑똑하고 완벽한 데이터를 보유하고 있다면 더 나은 세상을 만들기 위해 지역 사회에 더 잘 봉사 할 수 있습니다.