Forestil dig en blomstrende metropol med højhuse, store parker og strømlinet offentlig transport. Kunne denne bys design ikke kun være stammet fra eksperter i byplanlægning, men også fra passionerede borgere, der også er ivrige entusiaster af bybygningsspil?

Ny forskning fra Lancaster University i Storbritannien sigter mod at revolutionere byplanlægning ved at indarbejde input fra byens børn i designet. Undersøgelsen, der er offentliggjort i Acta Ludologica, et fagfællebedømt videnskabeligt tidsskrift om diskursen om spil og digitale spil, illustrerer manglen på offentligt engagement i nuværende byudviklingspraksis og foreslår at bruge spilplatforme som en modificeret "Cities: Skylines" eller "Sim City" til at tilbyde realistiske simuleringer for beboerne, hvilket øger deres engagement og bevidsthed om byplanlægning.

Teknologien i centrum for dette studie er en sofistikeret modifikation af "Cities: Skylines", som giver spillerne mulighed for at importere bygninger og modeller fra den virkelige verden for at skabe livagtige bymiljøer. Deltagerne kan styre aspekter af bylivet, herunder uddannelse, offentlige tjenester og skattepolitikker, mens spillets dashboard sporer borgernes lykke. Denne interaktive tilgang uddanner ikke kun spillerne om byplanlægningens finesser, men fungerer også som et værktøj til virkelige anvendelser. Forskerne Paul Cureton og Paul Coulton fra Lancasters designdrevne forskningslaboratorium ImaginationLancaster har demonstreret effektiviteten af denne metode gennem workshops med Lancaster byråd efter at have inddraget børn i planlægningen af en ny havelandsby.

Implikationerne af denne forskning er dybtgående. Ved at integrere spildesign med byplanlægning tilbyder forskerne en omkostningseffektiv, sjov og skalerbar metode til at øge borgerengagementet i planlægningsprocessen. Denne tilgang imødekommer også det presserende behov for ændringer i offentlig deltagelse, som fremhævet af data fra Det Kongelige Byplanlægningsinstitut, der viser minimal interesse for planlægning blandt yngre mennesker.

Undersøgelsen konkluderer med at foreslå, at en sådan innovativ brug af spilteknologi kan støtte planlæggere, forbedre færdighedsudvikling og give de nødvendige værktøjer til at involvere folk mere dybtgående i transformationen af deres boligområder. I sidste ende baner denne forskning vejen for en mere samarbejdsorienteret og dynamisk fremtid inden for byudvikling.

Det næste stop i vores kig på ukonventionelle teknologiske inspirationer tager os til DNA'ets mikroskopiske verden. Forskere ved den tyske TU Dresden bruger kunstig intelligens til at afdække DNA'ets skjulte sprog og give ny indsigt i genetik og sygdomme.

DNA beskrives ofte som livets skabelon, der indeholder alle instruktionerne til at opbygge og vedligeholde en organisme. Det er imidlertid utrolig komplekst og endnu ikke fuldt forstået at dechifrere al informationen i DNA, og traditionelle metoder til DNA-analyse kan være langsomme og arbejdskrævende. Det er her, kunstig intelligens kommer ind i billedet.

Forskere ved TU Dresden har udviklet en ny AI-model ved navn GROVER (Genome Rules Obtained via Extracted Representations), der behandler DNA-sekvenser som et sprog ved hjælp af teknikker som dem, der anvendes i behandling af naturligt sprog. Ved at analysere mønstre og strukturer i DNA-koden kan AI'en identificere sekvenser. Denne metode, der kan sammenlignes med at dechifrere et fremmedsprog, giver forskere mulighed for at bruge GROVER til hurtigere og mere præcis fortolkning af genetiske data.

Ved at træne i hele det menneskelige genom skaber GROVER en DNA-ordbog, som forskere håber kan give indsigt i genetiske koder, fremme genomik og personlig medicin. Denne forskning, der er offentliggjort i Nature Machine Intelligence, rummer potentiale for betydelige gennembrud i forståelsen af DNA's kompleksitet.

"Med hensyn til sprog taler vi om grammatik, syntaks og semantik," fortalte Melissa Sanabria, en af forskerne bag projektet, til universitetets hjemmeside. "For DNA betyder det at lære reglerne for sekvenserne, rækkefølgen af nukleotiderne og sekvenserne samt betydningen af sekvenserne." Ligesom GPT-modeller, der lærer menneskelige sprog, har GROVER grundlæggende lært at 'tale' DNA.

Forskere ved TU Delft MAVLab har gjort et betydeligt gennembrud inden for robotnavigation ved at hente inspiration fra, hvordan myrer navigerer i deres omgivelser. Myrer bruger en kombination af visuel genkendelse (tænk på øjebliksbilleder) og skridttælling (tænk på kilometertal) til at komme hjem, selv efter lange rejser. MAVLab har efterlignet denne metode og skabt en insektinspireret navigationsstrategi til bittesmå, lette robotter.

Traditionelle autonome navigationssystemer er ofte afhængige af hardware, der kan være upraktisk for små robotter. Inspireret af naturen har MAVLabs-forskere designet et system, hvor robotter tager billeder af deres omgivelser for at hjælpe med navigationen. Denne metode, der minder om Hans og Gretes brødkrummesti, involverer robotten, der tager visuelle billeder med jævne mellemrum og bruger dem til at guide sin tilbagerejse. Ved at kombinere disse øjebliksbilleder med odometri tilbagelægger robotterne større afstande mere effektivt, hvilket reducerer den beregningsmæssige byrde betydeligt.