Hãy hình dung một đô thị thịnh vượng với các tòa nhà cao tầng, công viên rộng lớn và giao thông công cộng hợp lý. Liệu thiết kế của thành phố này có phải bắt nguồn không chỉ từ các nhà quy hoạch đô thị chuyên nghiệp, mà còn từ những công dân đầy nhiệt huyết, những người cũng đam mê trò chơi xây dựng thành phố?

Nghiên cứu mới từ Đại học Lancaster ở Anh nhằm cách mạng hóa quy hoạch đô thị bằng cách kết hợp đầu vào từ trẻ em thành phố vào thiết kế. Được xuất bản trên Acta Ludologica, một tạp chí khoa học được bình duyệt về diễn ngôn của trò chơi và trò chơi kỹ thuật số, nghiên cứu minh họa sự thiếu tham gia của công chúng vào các thực tiễn phát triển đô thị hiện tại và đề xuất sử dụng các nền tảng trò chơi như “Thành phố: Đường chân trời” hoặc“Thành  phố Sim” đã sửa đổi để cung cấp mô phỏng thực tế cho cư dân, tăng cường sự tham gia và nhận thức của họ trong quy hoạch thành phố.

Công nghệ ở trung tâm của nghiên cứu này là một sửa đổi tinh vi của “Cities: Skylines”, cho phép người chơi nhập các tòa nhà và mô hình trong thế giới thực để tạo ra môi trường đô thị giống như thật. Người tham gia có thể quản lý các khía cạnh của cuộc sống thành phố, bao gồm giáo dục, dịch vụ công và chính sách thuế, trong khi bảng điều khiển trò chơi theo dõi hạnh phúc của người dân. Cách tiếp cận tương tác này không chỉ giáo dục người chơi về sự phức tạp của quy hoạch đô thị mà còn đóng vai trò như một công cụ cho các ứng dụng trong thế giới thực. Các nhà nghiên cứu Paul Cureton và Paul Coulton, từ phòng thí nghiệm nghiên cứu do thiết kế dẫn đầu của Lancaster ImaginationLancaster, đã chứng minh hiệu quả của phương pháp này thông qua các hội thảo với Hội đồng Thành phố Lancaster sau khi thu hút trẻ em lập kế hoạch cho một ngôi làng vườn mới.

Ý nghĩa của nghiên cứu này rất sâu sắc. Bằng cách tích hợp thiết kế trò chơi với quy hoạch đô thị, các nhà nghiên cứu đưa ra một phương pháp hiệu quả về chi phí, thú vị và có thể mở rộng để tăng sự tham gia của người dân trong quá trình lập kế hoạch. Cách tiếp cận này cũng giải quyết nhu cầu cấp thiết phải thay đổi sự tham gia của công chúng, như được nhấn mạnh bởi dữ liệu của Viện Quy hoạch Thị trấn Hoàng gia cho thấy sự quan tâm tối thiểu đến quy hoạch của những người trẻ tuổi.

Nghiên cứu kết luận bằng cách gợi ý rằng việc sử dụng công nghệ chơi game sáng tạo như vậy có thể hỗ trợ các nhà hoạch định, tăng cường phát triển kỹ năng và cung cấp các công cụ cần thiết để thu hút mọi người sâu sắc hơn vào việc chuyển đổi không gian sống của họ. Cuối cùng, nghiên cứu này mở đường cho một tương lai hợp tác và năng động hơn trong phát triển đô thị.

Điểm dừng tiếp theo trong cái nhìn của chúng tôi về những cảm hứng công nghệ độc đáo sẽ đưa chúng ta đến thế giới siêu nhỏ của DNA. Các nhà nghiên cứu tại TU Dresden của Đức đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để mở khóa ngôn ngữ ẩn của DNA, cung cấp những hiểu biết mới về di truyền và bệnh tật.

DNA thường được mô tả là bản thiết kế của sự sống, chứa tất cả các hướng dẫn để xây dựng và duy trì một sinh vật. Tuy nhiên, việc giải mã tất cả thông tin trong DNA là vô cùng phức tạp và chưa được hiểu đầy đủ, và các phương pháp phân tích DNA truyền thống có thể chậm và tốn nhiều công sức. Đó chính là lúc trí tuệ nhân tạo xuất hiện.

Các nhà nghiên cứu tại TU Dresden đã phát triển một mô hình AI mới có tên GROVER (Quy tắc bộ gen thu được thông qua biểu diễn trích xuất), xử lý trình tự DNA như một ngôn ngữ, sử dụng các kỹ thuật như những kỹ thuật được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Bằng cách phân tích các mẫu và cấu trúc trong mã DNA, AI có thể xác định trình tự. Phương pháp này, giống như giải mã ngoại ngữ, cho phép các nhà nghiên cứu sử dụng GROVER để giải thích dữ liệu di truyền nhanh hơn và chính xác hơn.

Bằng cách đào tạo về toàn bộ bộ gen người, GROVER tạo ra một từ điển DNA mà các nhà nghiên cứu hy vọng có thể mở khóa những hiểu biết sâu sắc về mã di truyền, thúc đẩy bộ gen và y học cá nhân hóa. Nghiên cứu này, được công bố trên tạp chí Nature Machine Intelligence, có tiềm năng cho những đột phá đáng kể trong việc hiểu sự phức tạp của DNA.

“Về ngôn ngữ, chúng ta đang nói về ngữ pháp, cú pháp và ngữ nghĩa, " Melissa Sanabria, một nhà nghiên cứu đằng sau dự án, nói với trang web của trường đại học. " Đối với DNA, điều này có nghĩa là học các quy tắc chi phối trình tự, thứ tự của các nucleotide và trình tự, và ý nghĩa của các trình tự. Giống như mô hình GPT học ngôn ngữ của con người, GROVER về cơ bản đã học được cách 'nói' DNA.”

Các nhà nghiên cứu tại TU Delft MAVLab đã có bước đột phá đáng kể trong việc điều hướng robot bằng cách lấy cảm hứng từ cách loài kiến định hướng môi trường xung quanh. Kiến sử dụng sự kết hợp giữa khả năng nhận dạng bằng thị giác (giống như ảnh chụp nhanh) và đếm bước chân (giống như phép đo quãng đường) để trở về nhà, ngay cả sau những hành trình dài. MAVLab đã mô phỏng phương pháp này, tạo ra chiến lược định hướng lấy cảm hứng từ côn trùng dành cho những chú robot nhỏ và nhẹ.

Các hệ thống định vị tự trị truyền thống thường dựa vào phần cứng có thể không thực tế đối với các robot nhỏ. Lấy cảm hứng từ thiên nhiên, các nhà nghiên cứu của MavLabs đã thiết kế một hệ thống nơi robot chụp ảnh nhanh về môi trường xung quanh để hỗ trợ điều hướng. Phương pháp này, tương tự như đường mòn bánh mì của Hansel và Gretel, liên quan đến việc robot chụp ảnh nhanh trực quan theo từng khoảng thời gian và sử dụng chúng để hướng dẫn hành trình trở về của nó. Bằng cách kết hợp những ảnh chụp nhanh này với phép đo đường, các robot bao phủ khoảng cách lớn hơn hiệu quả hơn, giảm đáng kể gánh nặng tính toán.