Zamislite uspešnu metropolu sa visokim zgradama, prostranim parkovima i pojednostavljenim javnim prevozom. Da li je dizajn ovog grada mogao proizaći ne samo od stručnih urbanista, već i od strastvenih građana koji su takođe strastveni ljubitelji gradskih igara?

Novo istraživanje sa Univerziteta Lancaster u Velikoj Britaniji ima za cilj revoluciju urbanističkog planiranja uključivanjem doprinosa gradske dece u dizajn. Objavljena u Acta Ludologica, recenziranom naučnom časopisu o diskursu igara i digitalnih igara, studija ilustruje nedostatak angažovanja javnosti u trenutnim praksama urbanog razvoja i predlaže korišćenje platformi za igre poput modifikovanog „ Citiovi: Skilines“ ili „Sim Citi“ za pružanje realnih simulacija za stanovnike, povećavajući njihovo učešće i svest u planiranju grada.

Tehnologija u srcu ove studije je sofisticirana modifikacija "Gradovi: Skilines", koja omogućava igračima da uvoze zgrade i modele iz stvarnog sveta kako bi stvorili realistične urbane sredine. Učesnici mogu da upravljaju aspektima gradskog života, uključujući obrazovanje, javne usluge i poreske politike, dok kontrolna tabla igre prati sreću građana. Ovaj interaktivni pristup ne samo da obrazuje igrače o zamršenosti urbanog planiranja, već služi i kao alat za aplikacije u stvarnom svetu. Istraživači Paul Cureton i Paul Coulton, iz Lancasterove istraživačke laboratorije ImaginationLancaster, pokazali su efikasnost ove metode kroz radionice sa Gradskim vijećem Lancaster nakon angažovanja djece u planiranju novog vrtnog sela.

Implikacije ovog istraživanja su duboke. Integrišući dizajn igara sa urbanističkim planiranjem, istraživači nude isplativ, prijatan i skalabilan metod za povećanje angažovanja građana u procesu planiranja. Ovaj pristup se takođe bavi hitnom potrebom za promenom učešća javnosti, što je naglašeno podacima Kraljevskog instituta za urbanističko planiranje koji ukazuju na minimalno interesovanje za planiranje među mlađim ljudima.

Studija se zaključuje sugerišući da bi takva inovativna upotreba tehnologije igara mogla podržati planere, poboljšati razvoj veština i pružiti potrebne alate za dublje uključivanje ljudi u transformaciju njihovih životnih prostora. Na kraju, ovo istraživanje otvara put saradničkoj i dinamičnijoj budućnosti u urbanom razvoju.

Sledeća stanica na našem pogledu na nekonvencionalne tehnološke inspiracije vodi nas u mikroskopski svet DNK. Istraživači sa nemačkog TU Drezden koriste veštačku inteligenciju da bi otključali skriveni jezik DNK, pružajući nove uvide u genetiku i bolesti.

DNK se često opisuje kao nacrt života, koji sadrži sva uputstva za izgradnju i održavanje organizma. Međutim, dešifrovanje svih informacija unutar DNK je neverovatno složeno i još uvek nije u potpunosti shvaćeno, a tradicionalne metode DNK analize mogu biti spore i radno intenzivne. Tu dolazi veštačka inteligencija.

I@@ straživači sa TU Dresden razvili su novi AI model nazvan GROVER (Pravila genoma dobijena putem ekstrahovanih reprezentacija), koji tretira DNK sekvence kao jezik, koristeći tehnike poput onih koje se koriste u obradi prirodnog jezika. Analizom obrazaca i struktura unutar DNK koda, AI može da identifikuje sekvence. Ova metoda, slična dešifrovanju stranog jezika, omogućava istraživačima da koriste GROVER za brže i tačnije tumačenje genetskih podataka.

Obukom o čitavom ljudskom genomu, GROVER stvara DNK rečnik za koji se istraživači nadaju da može otključati uvid u genetske kodove, unapređenje genomike i personalizovane medicine. Ovo istraživanje, objavljeno u časopisu Nature Machine Intelligence, ima potencijal za značajna otkrića u razumevanju složenosti DNK.

"Što se tiče jezika, govorimo o gramatici, sintaksi i semantici", rekla je Melissa Sanabria, istraživač koji stoji iza projekta, za veb stranicu univerziteta. " Za DNK to znači učenje pravila koja regulišu sekvence, redosled nukleotida i sekvenci i značenje sekvenci. Kao i GPT modeli koji uče ljudske jezike, GROVER je u osnovi naučio kako da 'govori' DNK.

Istraživači na TU Delft MAVLab napravili su značajan napredak u navigaciji robota crpeći inspiraciju iz načina na koji mravi upravljaju svojim okruženjem. Mravi koriste kombinaciju vizuelnog prepoznavanja (razmislite o snimcima) i brojanja koraka (razmislite o odometriji) da bi se vratili kući, čak i nakon dugih putovanja. MAVLab je oponašao ovu metodu, stvarajući strategiju navigacije inspirisanu insektima za male, lagane robote.

Tradicionalni autonomni navigacioni sistemi često se oslanjaju na hardver koji može biti nepraktičan za male robote. Inspirisani prirodom, istraživači MavLabs dizajnirali su sistem u kojem roboti prave snimke svog okruženja kako bi pomogli navigaciji. Ova metoda, slična Hanselovoj i Gretel ovoj stazi hlebnih mrvica, uključuje robota koji u intervalima pravi vizuelne snimke i koristi ih za vođenje povratka. Kombinovanjem ovih snimaka sa odometrijom, roboti efikasnije prelaze veće udaljenosti, značajno smanjujući računsko opterećenje.