1. Оё кори манбаъ аз аввал то охир баррасӣ шуд? Бале; ҳамаи 20 саҳифа, Ҷадвали 1, Шакли 1, хулосаҳо, изҳороти муаллифон ва рӯйхати адабиёт баррасӣ шуданд. 2. Оё навъи илмии манбаъ дуруст муайян шуд? Бале; ин таҷрибаи нав ё таҳлили нави додаҳо нест, балки мақолаи Perspective мебошад, ки ба адабиёт такя мекунад. 3. Оё ҳувияти библиографӣ тасдиқ шуд? Бале; унвон, муаллифон, муассисаҳо, DOI, маҷалла, сана ва иҷозатнома санҷида шуданд. 4. Оё натиҷаи таҷрибавӣ ё миқдорие, ки дар манбаъ нест, илова шуд? Не. 5. Оё гӯё манбаъ формула дошта бошад, муодила сохта шуд? Не; кор формулаи марказии математикӣ пешниҳод намекунад. 6. Оё мисолҳои аз адабиёт овардашуда аз натиҷаҳои худи муаллифон ҷудо карда шуданд? Бале. 7. Оё омӯзиши мошинӣ ҳамчун низоми бетараф ё худкорона одилона муаррифӣ шуд? Не; равиши идоракунии иҷтимоӣ-техникии манбаъ нигоҳ дошта шуд. 8. Оё ғарази алгоритмӣ, тағйири тақсимот, тағйирёбандаҳои проксӣ, калибронӣ ва давраҳои бозхурд шарҳ дода мешаванд? Бале. 9. Оё ҳар намунаи каноргузории дониши Бумӣ ва маҳаллӣ иштибоҳан ҳамчун натиҷаи ML нишон дода шуд? Не; фарқи сабабии дар манбаъ овардашуда нигоҳ дошта шуд. 10. Оё сохтори муҳими илмии Шакли 1 ҳамчун мавҷудияти намоёни HTML/SVG бозсозӣ шуд? Бале; схемаи мустақил, бемиқёс ва аз ҷиҳати семантикӣ баробари Verianla истифода шуд. 11. Оё натиҷаҳои дастгиришаванда ва дастгиринашавандаи кор равшан ҷудо шуданд? Бале. 12. Оё сохтори HTML аз ҷиҳати CKEditor ва амнияти тарҷума санҷида шуд? Бале; script, iframe, тасвири беруна, JavaScript-и иҷрошаванда ё додаи берун аз манбаъ вуҷуд надорад.

Инфрасохтори сабз (Green Infrastructure, GI), равиши инфрасохтори шаҳрӣ мебошад, ки дар он минтақаҳои табиӣ ва нимтабииӣ ба таври стратегӣ тарҳрезӣ мешаванд, то манфиатҳои экологӣ, иқлимӣ, иҷтимоӣ ва вобаста ба саломатиро таъмин кунанд. Кори Perspective-и Umberto Baresi ва Alessio Russo меомӯзад, ки омӯзиши мошинӣ (Machine Learning, ML) чӣ гуна метавонад барои дастгирии баробарии иҷтимоӣ ва фазоӣ дар банақшагирии инфрасохтори сабз истифода шавад; ва ҳамон технология дар шароити додаҳои нодуруст, ҳадафҳои нодурусти оптимизатсия ё идоракунии нокифоя чӣ гуна метавонад нобаробариҳои мавҷударо бозтавлид кунад.

Кор модели нави омӯзиши мошинӣ таҳия намекунад, додаҳои нав ҷамъ намекунад ва муқоисаи таҷрибавии самаранокӣ анҷом намедиҳад. Ба ҷойи ин, адабиёти банақшагирии инфрасохтори сабз, таҳлили фазоии шаҳрӣ, ахлоқи зеҳни сунъӣ, адолати экологӣ ва идоракунии иштирокиро дар чаҳорчӯбаи банақшагирӣ муттаҳид мекунад.

Муаллифон мегӯянд, ки омӯзиши мошинӣ дар банақшагирии инфрасохтори сабз се вазифаи асосӣ дошта метавонад: истифодаи тавсифӣ метавонад нобаробариҳои мавҷуда ва намунаҳои фазоиро харитасозӣ кунад; истифодаи пешгӯишаванда метавонад гармӣ, обхезӣ, стресси растанӣ ё дигар осебпазирии муҳитиро пешгӯӣ кунад; истифодаи дастурдиҳанда/тавсиявӣ бошад метавонад интихоби макон, авлавияти сармоягузорӣ ва интихоб байни сенарияҳои гуногунро дастгирӣ кунад.

Қувваи омӯзиши мошинӣ дар он аст, ки манбаъҳои бузург ва гуногуни дода, аз қабили тасвирҳои моҳвораӣ, тасвирҳои кӯча, додаҳои ҳаракат, иттилооти иҷтимоӣ-иқтисодӣ ва нишондиҳандаҳои экологиро дар як таҳлил коркард карда метавонад. Ин иқтидор метавонад баҳодиҳии якҷояи омилҳои сершумор, аз ҷумла сабзиши намоён, дастрасӣ ба фазои сабз, таъсири гармӣ, хизматрасониҳои экосистема ва ниёзҳои гурӯҳҳои осебпазири аҳолиро имконпазир созад.

Аммо кор махсус таъкид мекунад, ки истифодаи омӯзиши мошинӣ худ аз худ баробарӣ эҷод намекунад. Додаҳои омӯзишӣ, ки нобаробариҳои таърихии сармоягузориро дар бар мегиранд, тағйирёбандаҳои проксӣ, ки вазъи иҷтимоӣ-иқтисодиро ғайримустақим рамзгузорӣ мекунанд, намояндагии нопурраи рақамӣ, калибровкаи нодуруст, тағйирот дар тақсимоти дода ва давраҳои бозхурд метавонанд боис шаванд, ки модел нобаробариҳои гузашта ба қарорҳои нави банақшагирӣ интиқол диҳад.

Пешниҳоди асосии муаллифон ин аст, ки омӯзиши мошинӣ на ҳамчун қароргирандаи мустақил, балки ҳамчун ҷузъи низоми идоракунии иҷтимоӣ-техникӣ истифода шавад. Функсияҳои ниҳоии ҳадаф, натиҷаҳои “одилона” ва гурӯҳҳое, ки бояд авлавият гиранд, набояд танҳо аз ҷониби алгоритмҳо муайян шаванд; ҷомеа, муассисаҳои давлатӣ, коршиносон ва гурӯҳҳои таъсирдида бояд онҳоро ошкоро муҳокима кунанд.

Кор махсусан се андозаи баробариро якҷо баррасӣ мекунад: баробарии тақсимотӣ мепурсад, ки манфиатҳо ва зарарҳо ба кӣ ва ба кадом маконҳо тақсим мешаванд; баробарии расмиятӣ мепурсад, ки қарорҳоро кӣ ва тавассути кадом равандҳо қабул мекунад; баробарии намояндагӣ бошад мепурсад, ки кадом дониш, арзиш ва ҷаҳонбинӣ дар таърифҳои “манфиат” ва “зарар” намояндагӣ мекунанд.

Дар натиҷа, кор пешниҳод мекунад, ки банақшагирии инфрасохтори сабзи бо ML дастгиришаванда ба чор принсипи асосӣ такя кунад: фарқ кардани истифодаҳои тавсифӣ, пешгӯишаванда ва тавсиявии ML; ҳуҷҷатгузории равшани манбаъҳои дода, фарзияҳо ва номуайяниҳо; муҳокимаи муомилаҳои марбут ба баробарӣ бо ҷомеаҳои таъсирдида; ва мониторинги он, ки оё инфрасохтори сабзи татбиқшуда воқеан бо гузашти вақт нобаробариҳоро коҳиш медиҳад ё не.

Инфрасохтори сабз чист?

Мафҳуми инфрасохтори сабз таърихи тӯлонии вобаста ба банақшагирии ҳифз ва экологияи ландшафт дорад, аммо аз аввали солҳои 2000 дар адабиёти банақшагирӣ бештар намоён шудааст.

Дар равишҳои ибтидоӣ инфрасохтори сабз асосан дар чаҳорчӯбаи пайвастагии зистгоҳ, ҳифзи гуногунии биологӣ, вазифаҳои экосистема ва баъдтар хизматрасониҳои экосистема баррасӣ мешуд.

Равиши навтар инфрасохтори сабзро танҳо маҷмӯи дарахтон, боғҳо ё долонҳои сабз намебинад. Инфрасохтори сабз дар ҳамкории мутақобилаи рафтори инсон, идоракунӣ, баробарии иҷтимоӣ, низомҳои инфрасохторӣ ва равандҳои экологӣ арзёбӣ мешавад.

Равиши низомҳои иҷтимоӣ-экологӣ-техникӣ (Socio-Ecological–Technical Systems, SETS), ки кор истифода мебарад, ҳамин тавсеаро ифода мекунад. Дар тафаккури SETS низомҳои табиӣ, одамон ва инфрасохтори техникии шаҳр мустақил аз ҳам нестанд, балки ҷузъҳое мебошанд, ки ба ҳам таъсир мерасонанд.

Био-фарогирӣ ва био-интегратсия чӣ маъно доранд?

Кор хабар медиҳад, ки таърифҳои муосири инфрасохтори сабз дар атрофи ду самти умумӣ гурӯҳбандӣ мешаванд.

• Био-фарогирӣ (bio-inclusivity): Равишест, ки минтақаҳои табиии ба ҳам пайваст, фазоҳои кушод ва робитаҳои экологиро дар марказ мегузорад.
• Био-интегратсия (bio-integration): Дохил кардани огоҳонаи низомҳои табиӣ ва нимтабииӣ ба банақшагирии стратегӣ бо мақсади тавлиди чандин хизматрасонии экосистемаро таъкид мекунад.

Ин ду равиш ҳатман якдигарро пурра истисно намекунанд. Фарқ барои фаҳмидани он кӯмак мекунад, ки инфрасохтори сабз бо кадом мантиқи банақшагирӣ таъриф мешавад.

Оё инфрасохтори сабз дар ҳар кишвар як чизро ифода мекунад?

Не. Кори манбаъ таъкид мекунад, ки мафҳуми инфрасохтори сабз метавонад вобаста ба заминаи сиёсӣ ба шаклҳои гуногун истифода шавад.

Дар Иёлоти Муттаҳида мафҳум аксаран бо идоракунии оби борон алоқаманд аст; дар Канада коҳиши иқлим, мутобиқшавӣ ва андозаҳои сифати муҳитии вобаста ба об бештар намоёнанд. Дар Австралия он метавонад ҳамчун инфрасохтори асосии шаҳрӣ барои коҳиши иқлим, мутобиқшавӣ ва пайвастагии экологӣ баррасӣ шавад. Дар заминаи Иттиҳоди Аврупо бошад бо гуногунии биологӣ ва рушди экосистемаҳои шаҳрӣ алоқаманд аст.

Ин фарқ муҳим аст, зеро тағйирёбандаҳое, ки модели омӯзиши мошинӣ ҳамчун “муваффақияти инфрасохтори сабз” оптимизатсия мекунад, вобаста ба таърифи сиёсии истифодашуда метавонанд тағйир ёбанд.

Баробарӣ дар Инфрасохтори Сабз Чӣ Маъно Дорад?

Баробарӣ дар инфрасохтори сабз танҳо тақсим кардани баробари боғҳо ё дарахтон дар сатҳи шаҳр нест; он баҳодиҳии якҷояи он аст, ки кадом ҷомеаҳо ба манфиатҳои экологӣ, иқлимӣ ва саломатӣ дастрасӣ доранд, кӣ дар равандҳои қароргирӣ иштирок карда метавонад ва кадом дониш ва арзишҳо дар қарорҳои банақшагирӣ намояндагӣ мекунанд.

Мавҷудияти фазои сабз ва дастрасӣ ба манфиатҳои он як чиз нест

Мавҷуд будани боғ дар маҳалла нишон намедиҳад, ки ҳамаи сокинони он маҳалла аз манфиатҳои боғ баробар истифода мебаранд.

Кор таъкид мекунад, ки дастрасиро танҳо бо масофаи физикӣ шарҳ додан мумкин нест. Қоидаҳои институтсионалӣ, имкониятҳои ҳаракат, шароити иқтисодӣ, дарки амният, сифати физикии макон ва тарзи истифода метавонанд ба дастрасии воқеӣ таъсир расонанд.

Аз ин рӯ, аҳолие, ки дар харита “наздики фазои сабз” дида мешавад, набояд худкорона чунин ҳисобида шавад, ки дар зиндагии ҳаррӯза аз он фазо осон, бехатар ва маънодор истифода карда метавонад.

Баробарии тақсимотӣ

Баробарии тақсимотӣ, меомӯзад, ки манфиатҳо ва зарарҳои эҳтимолии инфрасохтори сабз байни маҳаллаҳо ва гурӯҳҳои иҷтимоӣ чӣ гуна тақсим мешаванд.

Масалан, агар манфиати сардкунандаи дарахтшинонии шаҳрӣ танҳо дар маҳаллаҳои даромадашон баланд мутамарказ бошад, ҳатто бо афзоиши шумораи умумии дарахтон дар шаҳр масъалаи баробарии тақсимотӣ метавонад боқӣ монад.

Баробарии расмиятӣ

Баробарии расмиятӣ, на танҳо ба натиҷаи қарор, балки ба тарзи ташаккули қарор назар мекунад.

Кӣ қарор додааст, ки кадом ҳадафҳо оптимизатсия шаванд? Кадом ҷомеаҳо имкони баён кардани назар доштанд? Сатҳи хавфе, ки модел қабул мекунад, аз ҷониби кӣ муайян шудааст? Оё одамони раванди банақшагирӣ метавонанд ба фарзияҳои модел эътироз кунанд?

Ин саволҳо аз дақиқии техникии мошин фарқ мекунанд. Модели пешгӯии хеле дақиқ, агар раванди қароргирӣ демократӣ ё фарогир набошад, баробарии расмиятиро таъмин карда наметавонад.

Баробарии намояндагӣ

Баробарии намояндагӣ, мепурсад, ки кадом одамон, низомҳои дониш, арзишҳои фарҳангӣ ва таҷрибаҳои зиндагӣ аз ҷониби модел намоён дониста мешаванд.

Маконе, ки барои ҷомеа аҳамияти фарҳангӣ дорад, метавонад дар пойгоҳҳои стандартии додаҳои модел бо ягон тағйирёбандаи рақамӣ ифода нашуда бошад. Ин маънои камаҳамият будани он арзишро надорад, балки метавонад нишон диҳад, ки ба категорияи ҳисоббарории истифодашуда ба осонӣ табдил намеёбад.

Манфиатҳои инфрасохтори сабз кадомҳоянд?

Мувофиқи адабиёте, ки дар манбаъ муҳокима мешавад, инфрасохтори сабз дар заминаҳои гуногун метавонад:

• ба коҳиши ҳарорати шаҳрӣ,
• ба танзими оби борон,
• ба дастгирии гуногунии биологӣ,
• ба манфиатҳои марбут ба сифати ҳаво,
• ба соя ва бароҳатии ҳароратӣ,
• ба саломатии равонӣ ва некӯаҳволии умумӣ,
• ба таъмини зистгоҳ

мусоидат кунад.

Аммо кор инфрасохтори сабзро ҳамчун дахолате, ки танҳо таъсири мусбат медиҳад, нишон намедиҳад. Вобаста ба замина, зарарҳои экосистемавӣ ё таъсири манфии иловагӣ, аз қабили таъсири аллергенҳо, хавфи бемориҳои аз вектор гузаранда ё таъсири номатлуби микроиқлимӣ низ бояд арзёбӣ шаванд.

Оё “сабзи бештар” ҳамеша “одилонатар” аст?

Не. Афзоиши миқдори умумии фазои сабз дар шаҳр худ аз худ нишон намедиҳад, ки манфиатҳои он ба гурӯҳҳои осебпазир ё таърихан маҳрум мерасанд.

Аз ин рӯ, кор пешниҳод мекунад, ки дар банақшагирӣ на танҳо “чӣ қадар инфрасохтори сабз сохта шуд?”, балки “кӣ манфиат мегирад, кӣ дастрасӣ дорад, кадом зарарҳо ба вуҷуд меоянд ва кӣ дар раванди қарор иштирок кард?” низ пурсида шавад.

Омӯзиши Мошинӣ дар Банақшагирии Инфрасохтори Сабз Чӣ Коре Карда Метавонад?

Омӯзиши мошинӣ метавонад бо коркарди манбаъҳои бузург ва гуногуни дода дар банақшагирии инфрасохтори сабз нобаробариҳои фазоии мавҷударо харитасозӣ кунад, хавфҳо ва осебпазирии муҳитиро пешгӯӣ кунад, сенарияҳои гуногуни банақшагириро арзёбӣ кунад ва авлавиятгузориро байни чанд ҳадаф дастгирӣ кунад; аммо худ муайян карда наметавонад, ки кадом ҳадаф бояд оптимизатсия шавад.

Фарқи зеҳни сунъӣ, омӯзиши мошинӣ ва омӯзиши амиқ

Кори манбаъ мафҳумҳоро равшан аз ҳам ҷудо мекунад.

Зеҳни сунъӣ (Artificial Intelligence, AI), мафҳуми васеътарест барои низомҳои ҳисоббарорӣ, ки вазифаҳое ба мисли дарк, пешгӯӣ, мулоҳиза ё дастгирии қарорро иҷро мекунанд.

Омӯзиши мошинӣ (Machine Learning, ML), усулҳоеро ифода мекунад, ки барои тасниф, пешгӯӣ, гурӯҳбандӣ ва оптимизатсия аз додаҳо намуна меомӯзанд.

Омӯзиши амиқ (Deep Learning, DL) бошад зерсоҳаи омӯзиши мошинӣ аст ва дар заминаи муҳокимашуда махсусан дар вазифаҳои тасвирӣ, аз қабили зондкунии фосилавӣ, таҳлили тасвирҳои кӯча ва таснифи растанипӯшӣ истифода мешавад.

Таваҷҷуҳи асосии мақолаи манбаъ ML аст. Истилоҳи AI дар муҳокимаҳои васеътари ахлоқӣ ва идоракунӣ истифода мешавад.

Оё омӯзиши мошинӣ ва GIS як чизанд?

Не. Низомҳои Иттилоотии Ҷуғрофӣ (Geographic Information Systems, GIS), маҷмӯи воситаҳо барои нигоҳдорӣ, коркард, муттаҳидсозӣ ва харитасозии додаҳои фазоӣ ва атрибутӣ мебошанд.

Омӯзиши мошинӣ метавонад ба равандҳои GIS имкониятҳои тасниф, пешгӯӣ, коркарди додаҳои баландандоза ва оптимизатсия илова кунад.

Кори манбаъ муҳокима мекунад, ки ML ва AI метавонанд иқтидори таҳлилии GIS-ро дар банақшагирии фазоӣ васеъ кунанд; аммо намегӯяд, ки дар ҳар ҳолате, ки таҳлили оддии GIS кофист, истифодаи ML зарур аст.

ML дар кадом ҳолатҳо воқеан муфид аст?

Мувофиқи кори манбаъ омӯзиши мошинӣ махсусан дар масъалаҳои банақшагирие арзишманд аст, ки ниёзҳои зерин доранд:

• таснифи тасвир,
• коркарди якҷояи додаҳои баландандоза,
• пешгӯии робитаҳои ғайрихаттӣ,
• мониторинги пайваста ё такрорӣ,
• оптимизатсияи бисёрҳадафа.

Баръакс, дар масъалаҳои статикӣ, хурдмиқёс ё соддатар амалиётҳои классикии GIS барои қабатгузорӣ, буферҳои дастрасӣ ё нишондиҳандаҳои масофа метавонанд кофӣ бошанд.

ML-и тавсифӣ чист?

Истифодаи тавсифӣ таҳлилест барои саволи “ҳоло дар шаҳр чӣ мегузарад?”

Масалан ML метавонад:

• харитасозӣ кунад, ки пӯшиши дарахт дар куҷо зич ё нокифоя аст,
• дар сатҳи кӯча одамон чӣ қадар сабзиро мебинанд,
• кадом маҳаллаҳо ба фазои сабз дастрасии камтар доранд,
• хизматрасониҳои экосистема ба кадом гурӯҳҳои аҳолӣ мерасанд.

ба харитасозӣ кумак кунад.

ML-и пешгӯишаванда чист?

Истифодаи пешгӯишаванда ба пешгӯии ҳолатҳое равона шудааст, ки дар оянда ё дар шароити мушоҳиданашуда ба вуҷуд меоянд.

Мисолҳои дар кор муҳокимашуда таъсири гармӣ, хавфи обхезӣ, стресси растанӣ ва пешгӯии таъсирҳои экологии марбут ба иқлимро дар бар мегиранд.

ML-и тавсиявӣ ё дастурдиҳанда чист?

Истифодаи тавсиявӣ танҳо ҳолати мавҷударо тавсиф ё ояндаро пешгӯӣ намекунад; сенарияҳоро дар бораи он муқоиса мекунад, ки кадом дахолат дар куҷо бояд авлавият дошта бошад.

Масалан барномаи дарахтшинонӣ метавонад арзёбӣ кунад, ки байни:

• коҳиши гармӣ,
• идоракунии оби борон,
• хароҷот,
• манфиати экологӣ,
• баробарии иҷтимоӣ

чӣ гуна тақсимот шавад.

Нуктаи муҳим, ки манбаъ таъкид мекунад, дар ин ҷо пайдо мешавад: модели тавсиявӣ дигар танҳо иттилоот намедиҳад, балки вариантҳое тавлид мекунад, ки метавонанд ба сармоягузорӣ ва тақсимоти захираҳо таъсир расонанд. Аз ин рӯ назорати идоракунӣ бояд қавитар бошад.

Тасвирҳои кӯча ва зондкунии фосилавӣ

Адабиёти дар кор баррасишуда нишон медиҳад, ки истифодаи якҷояи тасвирҳои кӯча ва тасвирҳои моҳвораӣ ё ҳавоӣ метавонад ба ҷудо кардани сабзие, ки сокинони шаҳр воқеан мебинанд, аз растанипӯшии танҳо аз боло ченшуда кӯмак кунад.

Дар мисоли Los Angeles County намудҳои фазои сабз дар сатҳи кӯча бо омӯзиши мошинӣ арзёбӣ шуда, натиҷаҳо бо нишондиҳандаҳои маҳаллии камбизоатии иҷтимоӣ-иқтисодӣ пайваст карда шудаанд.

Ин натиҷаҳо таҷрибаи нави Baresi ва Russo нестанд; онҳо мисоли татбиқие ҳастанд, ки мақолаи Perspective аз адабиёт овардааст.

Green View Index чиро чен кардан мехоҳад?

Равиши Green View Index ба ҷойи арзёбии фазои сабз танҳо ҳамчун миқдори масоҳат дар харита, мехоҳад ба намоёнӣ ва таҷрибаи сатҳи пиёдагард наздик шавад.

Ин равиш метавонад ба омӯзиши на танҳо мавҷудияти сабзӣ, балки он ки одамон ҳангоми роҳ рафтан дар шаҳр чӣ қадар муҳити сабз мебинанд, кӯмак кунад.

Мисоли харитаи фазои сабз бо тафсили 10 метр

Кори манбаъ харитаи фазои сабзи шаҳриро, ки барои чанд шаҳри бузурги Амрикои Лотинӣ аз тасвирҳои зондкунии фосилавии Sentinel-2 ва додаҳои OpenStreetMap сохта шуда, дорои тафсили 10 метр аст, ҳамчун мисоли татбиқҳои адабиёт меорад.

Арзиши 10 метр дар ин ҷо тафсили нави додае нест, ки Baresi ва Russo истеҳсол кардаанд; он ба кори қаблии истинодшуда тааллуқ дорад.

Чаро додаҳои иҷтимоӣ-иқтисодӣ ва экологӣ бояд якҷо истифода шаванд?

Донистани он, ки минтақа хавфи баланди экологӣ дорад, худ аз худ шарҳ намедиҳад, ки кадом одамон аз он бештар таъсир мегиранд.

Ҳамин тавр, танҳо додаҳои даромад, аҳолӣ ё демографӣ низ нишон намедиҳанд, ки хизматрасониҳои экосистема дар куҷо намерасанд.

Аз ин рӯ, кор баҳодиҳии якҷояи додаҳои иҷтимоӣ-демографӣ ва экологиро муҳим медонад. Ин равиш метавонад минтақаҳоеро муайян кунад, ки осебпазирии экологӣ ва иҷтимоӣ ҳамзамон баланд аст.

Чаро масофаи баробар ҳамеша баробарӣ нест?

Тадқиқотҳои дар манбаъ овардашуда нишон медиҳанд, ки танҳо ҳадафи дар як масофаи физикӣ ҷойгир кардани ҳама аз фазои сабз метавонад авлавиятҳои нодуруст эҷод кунад.

Масалан, ду маҳалла метавонанд аз боғ якхел масофа дошта бошанд, аммо дар яке таъсири гармии шадид, пӯшиши ками дарахт, нақлиёти нокифоя, осебпазирии саломатӣ ё имкониятҳои иқтисодии камтар вуҷуд дошта бошад.

Дар чунин ҳолат баробарии танҳо масофа маънои баробарии ниёзро надорад.

Дастрасии воқеан амалӣшуда чист?

Дастрасии воқеан амалӣшуда (realised access), мекӯшад на танҳо имкони назариявии расидан ба фазои сабз, балки тарзи воқеии истифодаи онро фаҳмад.

Додаҳои ҳаракати телефони мобилӣ ё манбаъҳои шабеҳ метавонанд барои омӯзиши намунаҳои воқеии ҳаракат берун аз моделҳои оддии радиус ё масофаи пиёдагард истифода шаванд.

Аммо ин навъи дода масъалаи нави баробариро ба миён меорад: ҳамаи гурӯҳҳои ҷомеа дар додаҳои телефони мобилӣ ё платформаҳои рақамӣ баробар намояндагӣ намекунанд.

Оптимизатсияи бисёрҳадафа чиро тағйир дода метавонад?

Банақшагирии инфрасохтори сабз аксар вақт танҳо як ҳадаф надорад. Як лоиҳа метавонад:

• гармиро коҳиш диҳад,
• оби боронро идора кунад,
• гуногунии биологиро ҳифз кунад,
• сифати ҳаворо беҳтар кунад,
• хароҷотро маҳдуд кунад,
• ба ҷомеаҳои маҳрум манфиат расонад.

кор кунад.

Оптимизатсияи бисёрҳадафа метавонад барои муқоисаи рақамии муомилаҳо байни ин ҳадафҳо кӯмак кунад. Аммо вазнҳое, ки муайян мекунанд кадом ҳадаф муҳимтар аст, аз ҷиҳати техникӣ бетараф нестанд. Онҳо интихоби арзишҳои иҷтимоӣ ва сиёсиро дар бар мегиранд.

Мисоли тақрибан 300 метр аз Созмони Умумиҷаҳонии Тандурустӣ

Кори манбаъ ҳангоми шарҳи банақшагирии сенариявӣ дастури Созмони Умумиҷаҳонии Тандурустиро мисол меорад, ки одамон бояд дар масофаи тақрибан 300 метр аз манзили худ ба фазои сабзи ҷамъиятӣ дастрасӣ дошта бошанд.

Моделҳои бо ML дастгиришаванда метавонанд чунин ҳадҳоро барои харитасозии холигиҳои дастрасӣ ва санҷиши сенарияҳои алтернативии ҷойгиркунӣ истифода баранд.

Аммо муаллифон таъкид мекунанд, ки наздикии физикӣ худ ба худ баробариро кафолат намедиҳад. Сифат, амният, истифодапазирӣ ва дастрасии макон барои гурӯҳҳои синнусолӣ ва ҳолатҳои маъюбӣ низ бояд арзёбӣ шавад.

Чаро Омӯзиши Мошинӣ Танҳо Худ Аз Худ Воситаи Одилонаи Банақшагирӣ Нест?

Омӯзиши мошинӣ намунаҳои мавҷударо дар додаҳо меомӯзад ва ҳадафҳои муайяншударо оптимизатсия мекунад; агар додаҳои таърихӣ нобаробариҳои гузашта дар сармоягузориро дар бар гиранд ё ҳадафҳои оптимизатсия арзишҳои гурӯҳҳои муайянро берун гузоранд, модел метавонад ин нобаробариҳоро бозтавлид кунад, афзоиш диҳад ё зери намуди натиҷаи техникӣ ноаён гардонад.

Ғарази алгоритмӣ чист?

Ғарази алгоритмӣ, намунаҳои марбут ба дода, тарроҳӣ ё татбиқро ифода мекунад, ки метавонанд моделро водор кунанд барои одамон ё гурӯҳҳои муайян натиҷаҳои систематикӣ фарқкунанда ё ноодилона диҳад.

Дар заминаи инфрасохтори сабз, агар сармоягузориҳои таърихӣ асосан дар маҳаллаҳои доро анҷом дода шуда бошанд, додаҳои гузашта метавонанд ин маҳаллаҳоро ҳамчун “минтақаҳои сармоягузории муваффақ” нишон диҳанд.

Агар низоми ML танҳо аз ин намунаҳои гузашта омӯзад, метавонад дар оянда ҳам маҳаллаҳои монандро ҳамчун минтақаҳои авлавиятнок ё “оптималӣ” интихоб кунад.

Нобаробарии таърихӣ чӣ гуна ба давраи бозхурд табдил меёбад?

Кори манбаъ чунин хавфро тавсиф мекунад:

1. Нобаробарии таърихӣ ба додаҳои омӯзишӣ ё банақшагирӣ ворид мешавад.
2. Модел аз ин додаҳо намунаҳои авлавиятгузориро меомӯзад.
3. Модел равона кардани захираҳои бештар ба баъзе минтақаҳоро дастгирӣ мекунад.
4. Тақсимоти захираҳо намунаи мавҷудаи фазоиро тақвият медиҳад.
5. Додаҳои наве, ки дар оянда ҷамъ мешаванд, намунаи тақвиятёфтаро дубора сабт мекунанд.
6. Ин додаҳои нав метавонанд таассурот эҷод кунанд, ки қарорҳои қаблии модел дуруст буданд.

Ин ҳолат давраи бозхурд (feedback loop) ном дорад. Мушкил танҳо як бор қарор додани нодурусти алгоритм нест, балки он аст, ки қарор додаҳои ояндаро тағйир дода, фарзияи худро тақвият медиҳад.

Тағйири тақсимот чист?

Тағйири тақсимот (distribution shift), ҳолатест, ки шароити додае, ки модел дар он таҳия шудааст, аз шароите, ки баъдтар дар он истифода мешавад, фарқ мекунад.

Модел метавонад дар як шаҳри муайян, фасл, навъи сенсор ё муҳити сиёсӣ муваффақ бошад. Ҳамин модел дар шаҳри дигар, фасли дигар ё низоми дигар ҷамъоварии дода ҳамон самаранокиро нишон дода наметавонад.

Аз ин рӯ, дақиқии баланде, ки дар муҳити санҷишӣ ба даст омадааст, маънои онро надорад, ки дар муҳити воқеии банақшагирӣ ҳамон дақиқӣ нигоҳ дошта мешавад.

Тағйирёбандаи проксӣ чист?

Тағйирёбандаи проксӣ (proxy variable), тағйирёбандаест, ки метавонад хусусияти мустақиман истифоданашударо ғайримустақим намояндагӣ кунад.

Масалан, ҳатто агар дар модел даромад ё мансубияти қавмӣ мустақим истифода нашавад, арзиши манзил, маҳалла, навъи иҷора, сатҳи сармоягузории гузашта ё дигар тағйирёбандаҳои фазоӣ метавонанд бо ин хусусиятҳо сахт алоқаманд бошанд.

Аз ин рӯ, “хориҷ кардани тағйирёбандаи ҳассос аз модел” худ аз худ баробариро таъмин намекунад.

Ғарази тамға чист?

Ғарази тамға (label bias), метавонад аз он сар занад, ки ҳадафҳо ё сабтҳое, ки модел онҳоро дуруст мешуморад, дар равандҳои иҷтимоӣ нобаробар тавлид мешаванд.

Масалан, кам будани сабтҳои шикоят маънои онро надорад, ки дар маҳалла мушкил вуҷуд надорад. Ҷомеаҳои камдаромад ё каноргузошта метавонанд ба низомҳои гузоришдиҳӣ дастрасӣ ё эътимоди камтар дошта бошанд.

Агар чунин додаҳо бе дарназардошти замина истифода шаванд, мантиқи нодурусти модел “шикояти камтар = ниёзи камтар” пайдо шуда метавонад.

Мушкилоти калибронӣ чист?

Калибронӣ, нишон медиҳад, ки сатҳи эътимоди баёнкардаи модел то чӣ андоза бо эҳтимоли воқеии муваффақият мувофиқ аст.

Агар модел барои пешгӯӣ эътимоди хеле баланд диҳад, вале қисми назарраси пешгӯиҳои бо чунин эътимоди баланд хато бошанд, модел метавонад нодуруст калибр карда шуда бошад.

Кори манбаъ диққат медиҳад, ки натиҷаҳои ML бо эътимоди баланд на ҳамеша дар шароити воқеии банақшагирӣ ҳамон эътимоднокиро доранд.

Оё ҳалли техникӣ кофист?

Миқдорисозии номуайянӣ, зеҳни сунъии тавзеҳшаванда, таҳлили ҳассосият ва моделсозии огоҳ аз адолат метавонанд хавфро коҳиш диҳанд.

Аммо фарқи муҳими кори манбаъ ин аст: ин воситаҳо наметавонанд худашон қарор диҳанд, ки баробарӣ чӣ гуна бояд бошад.

Масалан ҳар яке аз ҳадафҳои зерин метавонад ҳамчун “одилона” ҳимоя шавад:

• баробар кардани масофаи ҳама то фазои сабз,
• авлавият додан ба гурӯҳҳои аз ҳама осебпазир,
• зиёдтарин кардани хизматрасонии умумии экосистема,
• камтарин кардани хароҷот,
• ҳифзи ҷойҳои дорои аҳамияти фарҳангӣ.

Ин ҳадафҳо ҳатман як натиҷаи фазоиро намедиҳанд. Аз ин рӯ меъёри баробарӣ қарори иҷтимоӣ ва институтсионалиро талаб мекунад.

Оё додаҳои рақамӣ тамоми ҷомеаро намояндагӣ мекунанд?

Не. Кори манбаъ мегӯяд, ки сабтҳои телефони мобилӣ, тасвирҳои кӯча, шабакаҳои иҷтимоӣ ва додаҳои ҳаракати аз платформаҳо гирифташуда набояд ҳамчун намояндагии комили аҳолии шаҳр қабул шаванд.

Солхӯрдагон, гурӯҳҳои камдаромад, кӯдакон, муҳоҷирони бе ҳуҷҷат ва одамони дорои дастрасии маҳдуди рақамӣ метавонанд дар ин манбаъҳои дода кам ё нобаробар намояндагӣ шаванд.

Додаҳои маконӣ ва ҳаракат бо тафсили баланд инчунин масъалаҳои махфият, розигӣ, моликияти дода ва назорати маконро ба миён меоранд.

Ғарази мавсимии тасвир чӣ гуна ба вуҷуд меояд?

Ҳангоми чен кардани сабзӣ аз тасвирҳои кӯча, фасле, ки тасвир гирифта шудааст, метавонад ба натиҷа таъсир расонад. Давраи сербарг ва давраи бебарг барои як макони физикӣ ченакҳои гуногуни сабзӣ медиҳанд.

Аз ин рӯ, муваффақияти техникии модел на танҳо аз алгоритм, балки аз вақти ҷамъоварии дода ва хусусиятҳои фарогирӣ низ вобаста аст.

Мафҳуми neo-colonial intelligence

Кори манбаъ мафҳуми “neo-colonial intelligence”-ро барои арзёбии баъзе нокомии зеҳни сунъӣ ва омӯзиши мошинӣ дар идоракунии шаҳр на танҳо ҳамчун хатои техникӣ, балки дар заминаи муносибатҳои таърихии қудрат истифода мебарад.

Мувофиқи муҳокимаи муаллифон, он ки муассисаҳои идоракунандаи инфрасохтори дода, платформаҳо ва иқтидори таҳлилӣ муайян мекунанд кадом дониш намоён шавад, метавонад нобаробариҳои қудратро байни минтақаҳои дорои додаҳои зиёд ва кам тақвият диҳад.

Ин мафҳум маънои онро надорад, ки ҳар татбиқи ML мустамликадор аст. Хавфи таъкидшуда ин аст, ки нобаробариҳои таърихӣ дар сохторҳои ҷамъоварии дода ва қароргирӣ тавассути технология идома ёбанд.

Муҳокимаи мустамликадории дода

Кор ҳамчунин ҷамъоварӣ ва идоракунии додаҳои рафторӣ ва фазоӣ аз ҷониби фаъолони берунаро бо муҳокимаи data colonialism мепайвандад.

Мушкилоти асосӣ он аст, ки ҷомеаҳо танҳо ба объектҳои тавлидкунандаи дода табдил ёбанд, вале бар дода ё қарор қудрати назорат надошта бошанд.

Яке аз самтҳои пешниҳодшуда рушди низомҳои додаест, ки аз ҷониби ҷомеа эҷод ва аз ҷониби муассисаҳои маҳаллӣ идора мешаванд.

Каноргузории эпистемикӣ чӣ маъно дорад?

Каноргузории эпистемикӣ, нокифоя эътироф, намояндагӣ ё ҳамчун дониши қонунӣ қабул нашудани баъзе шаклҳои дониш дар равандҳои қароргирӣ мебошад.

Муносибати ҷомеаҳои маҳаллӣ ва Бумӣ бо замин, маъноҳои фарҳангӣ, масъулиятҳои анъанавии нигоҳубин, арзишҳои маънавӣ, донишҳои таҷрибавӣ ва таърихҳои вобаста ба макон ҳамеша ба сутуни стандартии ҷадвал ё тағйирёбандаи модел табдил дода намешаванд.

Осонии нокомии ченкунии чунин дониш маънои камарзишии илмӣ ё банақшагирии онро надорад.

Чаро мисоли ҳавзаи Tumbes бояд эҳтиёткорона тафсир шавад?

Кори манбаъ мисоли ҳавзаи Tumbes дар Перуро ҳамчун ҳолати идоракунии инфрасохтори сабз муҳокима мекунад, ки дар он дониши Бумӣ ва маҳаллӣ ба қадри кофӣ эътироф нашудааст.

Аммо муаллифон фарқи муҳим мегузоранд: мисоли Tumbes нокомии мустақими ML нест. Он намунаи мушкили васеътари идоракунии инфрасохтори сабз аст.

Ин фарқ бояд нигоҳ дошта шавад, зеро пешниҳоди нокомии банақшагирие, ки ба омӯзиши мошинӣ тааллуқ надорад, ҳамчун “AI кард” манбаъро таҳриф мекунад.

Мисоли Sundarbans

Дар корҳои харитасозии бо ML дастгиришаванда вобаста ба ҷазираҳои Sundarban, нокифоя намояндагӣ шудани дониши ҷомеавӣ ҳангоми муайян кардани осебпазирӣ ва авлавиятҳои дахолат яке аз мисолҳои муҳокимашуда аст.

Дарси асосӣ ин аст, ки танҳо ҳисоб кардани тағйирёбандаҳои биофизикӣ ва иҷтимоӣ-иқтисодӣ ниёз ба дониши маҳаллиро бартараф намекунад.

Мисоли барқарорсозии мангрҳои Mumbai

Мақолаи манбаъ инчунин арзёбии тақрибан даҳсолаи барқарорсозии мангрҳоро дар Mumbai муҳокима мекунад.

Дар кори истинодшуда аз таснифи Random Forest бар додаҳои Google Earth ва тасвирҳои Sentinel/Landsat истифода шуда, гузориш шудааст, ки аз 25 минтақаи барқарорсозӣ 13-тояш ба ҳадафҳои барқарорсозӣ нарасидаанд.

Perspective-и манбаъ меорад, ки авлавиятҳои ҷомеа нокифоя ба назар гирифта шуданд ва махсусан дониши ҷомеаи Koli нокифоя ҳисобида шуд, ки ин яке аз омилҳои вобаста ба нокомӣ арзёбӣ гардид.

Ин натиҷаи 13/25 натиҷаи нави саҳроии Baresi ва Russo нест; он ба тадқиқоти қаблии муҳокимашуда тааллуқ дорад.

Оё танҳо “ба дода табдил додани” дониши маҳаллӣ кофист?

Не. Яке аз нуктаҳои муҳими кор ин аст, ки танҳо ба сутуни нави дода табдил додани дониши маҳаллӣ ва Бумӣ маънои банақшагирии иштирокиро надорад.

Ҳангоми стандартсозӣ маънои фарҳангӣ, робита бо макон ё масъулияти ҷомеа метавонад қисман гум шавад.

Аз ин рӯ муаллифон тавлиди муштараки дониш, санҷиши ҷомеавӣ ва идоракунии додаҳои Бумиро зарур медонанд.

Чаро шаффофият танҳо шарҳи коди модел нест?

Шаффофияти техникӣ барои шарҳи тарзи кори модел арзишманд аст, аммо дар қарорҳои банақшагирӣ худ кофӣ нест.

Саволҳои зерин низ қисми шаффофиятанд:

• Додаҳо аз куҷо омаданд?
• Кӣ дар дода кам намояндагӣ шудааст?
• Кадом тағйирёбандаҳо интихоб шуданд?
• Ҳадафи моделро кӣ муайян кард?
• Кадом муомилаҳо қабул шуданд?
• Номуайянӣ чӣ гуна гузориш шуд?
• Ҷомеа чӣ гуна метавонад ба натиҷаи модел эътироз кунад?
• Барои қарори ниҳоӣ кӣ масъул аст?

Механизмҳои амалии шаффофият

Кори манбаъ аҳамияти амалҳои зеринро қайд мекунад:

• ҳуҷҷатгузории маҷмӯи дода,
• ҳуҷҷатгузории модел,
• сабтҳои қарор,
• гузориши номуайянӣ,
• имконияти ҷомеаҳои таъсирдида барои пурсидани фарзияҳо ва натиҷаҳои модел.

Усул ва Натиҷаҳои Кор

Азбаски ин кор мақолаи таҷрибавии “усул ва натиҷа” нест, ин бахш набояд ба шакли намуна, гурӯҳи назоратӣ, таҷҳизот, гиперпараметр ё p-арзишҳои тадқиқоти лаборатории классикӣ хонда шавад. Усул синтези консептуалии адабиёти навини инфрасохтори сабз, ML, банақшагирии фазоӣ, адолати экологӣ ва идоракунии зеҳни сунъӣ дар формати Perspective мебошад.

Се ҳадафи асосии кор

Муаллифон барои Perspective се ҳадафи асосиро муайян мекунанд:

1. Шарҳ додани роҳҳое, ки омӯзиши мошинӣ метавонад банақшагирии инфрасохтори сабзи баробарӣ-меҳварро дастгирӣ кунад.
2. Муайян кардани хавфҳои техникӣ ва иҷтимоӣ-иқтисодӣ.
3. Нишон додани роҳҳои ахлоқӣ ва идоракунӣ, ки метавонанд банақшагирии қонунӣ, ҷавобгар ва баробарӣ-меҳварро дастгирӣ кунанд.

Холигии асосии дар адабиёт муайяншуда

Холигии асосие, ки муаллифон муайян мекунанд, набудани равиши муттаҳидшудаест, ки ҳалли бо ML дастгиришавандаи инфрасохтори сабзро якҷо бо номуайяниҳои техникии татбиқи воқеӣ ва шароити идоракуние, ки барои қонуният, ҷавобгарӣ ва эътимоди ҷамъиятӣ лозиманд, баррасӣ кунад.

Яъне масъала танҳо “ML фазои сабзро дар куҷо тавсия медиҳад?” нест. Масъалаи асосӣ ин аст, ки модел бо кадом дониш тавсия медиҳад, кадом гурӯҳҳоро намояндагӣ мекунад, кадом арзишҳоро оптимизатсия мекунад ва қарор аз ҷониби кӣ назорат мешавад.

Се вазифаи банақшагирии истифодаи ML

Ҷадвали 1-и манбаъ: татбиқҳои ML, арзиши баробарӣ, хавф ва муҳофизати идоракунӣ

Ground-truthing чӣ маъно дорад?

Ground-truthing, муқоисаи натиҷаҳои зондкунии фосилавӣ, таснифи тасвир ё дигар модели ҳисоббарорӣ бо мушоҳидаҳои воқеии саҳро ё додаҳои боэътимоди истинод мебошад.

Масалан, агар тасвири моҳвораӣ минтақаеро ҳамчун пӯшиши дарахт тасниф кунад, дар ҳолати зарурӣ онро бо мушоҳидаи саҳроӣ ё додаҳои боэътимодтар санҷидан мумкин аст.

Минимизатсияи дода чист?

Минимизатсияи дода, принсипи ҷамъоварӣ ва истифода накардани додаҳои шахсӣ ё ҳассосест, ки барои таҳлил ё хизмат воқеан зарур нестанд.

Ин махсусан дар банақшагирӣ бо додаҳои баландтафсили ҷойгиршавӣ, ба монанди додаҳои ҳаракат, барои коҳиши хавфи махфият муҳим аст.

Ҳисоб кардани натиҷаҳои номатлуб дар сенарияҳои банақшагирӣ

Кори манбаъ пешниҳод мекунад, ки сенарияҳои бо ML дастгиришаванда на танҳо натиҷаҳои мусбати интизоршаванда, балки таъсирҳои манфии эҳтимолиро низ арзёбӣ кунанд.

Манфиатҳои эҳтимолии инфрасохтори сабз ва зарарҳое, ки вобаста ба замина ба вуҷуд меоянд, метавонанд дар як сохтори қарор баррасӣ шаванд.

Масалан, баъзе намудҳои дарахт метавонанд соя ва сардкунӣ диҳанд, аммо дар баъзе шароит таъсири аллергенӣ ба вуҷуд оранд.

Аз ин рӯ, оптимизатсияи якҳадафаи “хизматрасонии экосистемаро максималӣ кун” набояд ҳамеша кофӣ дониста шавад.

Арзёбии Таъсири Алгоритмӣ чист?

Арзёбии Таъсири Алгоритмӣ (Algorithmic Impact Assessment, AIA), равиши идоракунист барои арзёбии систематикии таъсирҳои эҳтимолии низоми алгоритмӣ ба одамон ва ҷомеаҳо, додаҳо, мантиқи қарор, хавфҳои баробарӣ ва механизмҳои ҷавобгарӣ пеш аз истифода ё ҳангоми истифодаи он.

Мувофиқи кори манбаъ, равандҳои AIA метавонанд:

• баррасӣ кунанд, ки истифодаи ML воқеан мувофиқ аст ё не,
• баробарии тақсимотӣ ва расмиятиро арзёбӣ кунанд,
• шарҳи модел ва додаҳои омӯзиширо талаб кунанд,
• бозхурди ҷамъиятиро ҷамъ кунанд,
• раванд барои мониторинг ва беҳсозии минбаъдаи модел созанд.

NIST AI Risk Management Framework чӣ гуна истифода мешавад?

Кори манбаъ NIST AI Risk Management Framework-ро ҳамчун намунаи мавҷудаи идоракунии хавфҳои иҷтимоӣ-техникӣ дар тамоми давраи ҳаёт истифода мебарад.

Вазифаҳои асосии чаҳорчӯба:

• Govern: ташкили сохтори идоракунӣ,
• Map: харитасозии замина ва хавфҳо,
• Measure: арзёбӣ ва чен кардани хавфҳо,
• Manage: идора кардани хавфҳои муайяншуда.

Мақолаи Perspective NIST-ро ҳамчун усули нави худ пешниҳод намекунад; онро яке аз воситаҳои мавҷудаи идоракунӣ барои банақшагирии GI-и баробарӣ-меҳвар муҳокима мекунад.

AIA ва Арзёбии Стратегии Муҳити Зист Якҷо Чӣ Гуна Истифода Шаванд?

Мувофиқи кори манбаъ, Арзёбии Стратегии Муҳити Зист (SEA) метавонад чаҳорчӯбаи васеи банақшагириро барои ташкили алтернативаҳо, иштироки ҷамъиятӣ, таъсирҳои кумулятивӣ ва мониторинги дарозмуддат дар сатҳи нақша ва барнома таъмин кунад; AIA бошад метавонад дар ин чаҳорчӯба ба хавфҳои дода, баробарӣ, шаффофият ва ҷавобгарии ҷузъи омӯзиши мошинӣ ё алгоритмӣ муфассалтар таваҷҷуҳ кунад.

SEA чист?

Арзёбии Стратегии Муҳити Зист (Strategic Environmental Assessment, SEA), раванди стратегиест барои арзёбии таъсирҳои экологӣ ва иҷтимоии сиёсатҳо, нақшаҳо ва барномаҳо дар сатҳи болотар аз тафсилоти як лоиҳа.

Яке аз ҷанбаҳои муҳими SEA ин аст, ки сенарияҳои алтернативӣ, таъсирҳои кумулятивӣ, бахшҳои гуногуни сиёсӣ, натиҷаҳои дарозмуддат ва иштироки ҷамъиятиро якҷо баррасӣ карда метавонад.

Фарқи SEA ва EIA

Арзёбии Таъсир ба Муҳити Зист (Environmental Impact Assessment, EIA) бештар ба арзёбии таъсирҳои лоиҳаи мушаххас равона мешавад, дар ҳоле ки SEA метавонад алтернативаҳои васеи стратегиро дар сатҳи сиёсат, нақша ва барнома баррасӣ кунад.

Аз ин рӯ, кори манбаъ муҳокима мекунад, ки банақшагирии инфрасохтори сабзи бо ML дастгиришаванда набояд танҳо ба арзёбии як лоиҳа маҳдуд шавад.

Чаро AIA ҷойи SEA-ро намегирад?

AIA метавонад хавфҳои алгоритмро арзёбӣ кунад; аммо моликияти замин, қонунгузории банақшагирӣ, тақсими салоҳият байни муассисаҳо, қоидаҳои харид, буҷет ё таъсирҳои васеи экологиро танҳо дар сатҳи алгоритм ҳал кардан мумкин нест.

Муносибати пешниҳодшуда аз ҷониби манбаъ пурракунӣ аст: SEA метавонад чаҳорчӯбаи васеи стратегии банақшагириро созад, AIA бошад ба дастгирии алгоритмии қарор дар дохили он диққат диҳад.

Иштирок ва тарроҳии муштарак

Мувофиқи кори манбаъ, иштироки ҷомеа ва ҷонибҳои манфиатдор набояд танҳо дар охири лоиҳа бо шакли шарҳи натиҷаи тайёр ба мардум сурат гирад.

Ҷомеаҳо бояд то ҳадди имкон аз марҳилаи аввал дар муайян кардани:

• ҳадафҳо,
• маҳдудиятҳо,
• меъёрҳои муваффақият,
• муомилаҳои қабулшаванда,
• натиҷаҳои қабулнашаванда

иштирок кунанд.

Масалан, фишори кӯчонидан ё аз даст рафтани арзиши фарҳангӣ набояд масъалаҳое бошанд, ки берун аз оптимизатсияи техникӣ “баъдтар фикр карда мешаванд”.

Панелҳои шаҳрвандӣ ва равандҳои машваратӣ

Муаллифон муҳокима мекунанд, ки механизмҳои машваратӣ, аз қабили панелҳои шаҳрвандӣ ё шӯроҳои машваратии ҷонибҳои манфиатдор, метавонанд ба равандҳои стратегии банақшагирӣ ворид карда шаванд.

Ҳадафи ин сохторҳо ин нест, ки ҷомеа танҳо дода диҳад, балки он аст, ки ба фарзияҳои модел, натиҷаҳои он ва тарзи тақсимоти манфиатҳо таъсир расонда тавонад.

Принсипҳои CARE чистанд?

CARE Principles for Indigenous Data Governance, маҷмӯи принсипҳост, ки идоракунии додаҳои Бумиро на танҳо аз рӯи “кушода будани дода”, балки аз рӯи ҳуқуқҳои ҷомеа ва манфиати дастаҷамъӣ арзёбӣ кардан мехоҳанд.

• C — Collective Benefit: Манфиати дастаҷамъӣ.
• A — Authority to Control: Салоҳияти назорат.
• R — Responsibility: Масъулият.
• E — Ethics: Ахлоқ.

Кори манбаъ принсипҳои CARE-ро ҳамчун яке аз чаҳорчӯбаҳои мавҷуда барои идоракунии дониш ва додаҳои Бумӣ дар банақшагирии бо ML дастгиришаванда нишон медиҳад.

OCAP чист?

OCAP, аз ҳарфҳои аввали чор принсипи асосии идоракунии додаҳои Бумӣ иборат аст:

• Ownership: Моликият.
• Control: Назорат.
• Access: Дастрасӣ.
• Possession: Дар ихтиёр доштан/моликияти амалӣ.

Ин принсипҳо дар баробари он ки кӣ дода ҷамъ мекунад, масъалаи онро ҳам ба миён мегузоранд, ки кӣ бар дода салоҳият ва ҳуқуқи дастрасӣ дорад.

FPIC чист?

Free, Prior and Informed Consent (FPIC), ба тоҷикӣ метавонад умумӣ ҳамчун Розигии Озод, Пешакӣ ва Огоҳона ифода шавад.

FPIC принсипест, ки дар амалҳое, ки ба ҳуқуқҳои халқҳои Бумӣ таъсир расонда метавонанд, қарор бояд бе фишор, пеш аз оғози амал ва пас аз пешниҳоди иттилооти кофӣ гирифта шавад.

Кори манбаъ FPIC-ро дар иртибот бо чаҳорчӯбаҳои байналмилалии ҳуқуқи инсон, аз қабили UNDRIP, баррасӣ мекунад.

UNDRIP чист?

United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples (UNDRIP), Эъломияи Созмони Милали Муттаҳид оид ба Ҳуқуқҳои Халқҳои Бумӣ мебошад.

Кори манбаъ UNDRIP-ро ҳамчун яке аз чаҳорчӯбаҳои байналмилалӣ ёд мекунад, ки аҳамияти иштироки ҳуқуқмеҳварро дар қарорҳои инфрасохтори сабз ва идоракунии дода барои ҷомеаҳои Бумӣ шарҳ медиҳад.

Сохтори илмии Шакли 1-и манбаъ

Шакли 1-и кори манбаъ нишон медиҳад, ки ML дар банақшагирии инфрасохтори сабзи баробарӣ-меҳвар набояд ҳамчун қароргирандаи мустақил, балки ҳамчун ҷузъи фаъол дар идоракунии иҷтимоӣ-техникӣ ҷойгир шавад.

Давраи бозхурди шакл чиро мефаҳмонад?

Дар Шакли 1-и манбаъ гуфта мешавад, ки натиҷаҳои инфрасохтори сабзи татбиқшуда бояд ба додаҳои оянда, фарзияҳои модел ва авлавиятҳои банақшагирӣ баргарданд.

Ин маъно дорад, ки банақшагирӣ набояд бо муносибати “модел як бор кор кард ва қарор тамом шуд” анҷом ёбад.

Пас аз татбиқи лоиҳа бояд воқеан:

• кадом ҷомеаҳо манфиат гирифтанд,
• кадом гурӯҳҳо берун монданд,
• оё зарарҳои ғайричашмдошт пайдо шуданд,
• намунаҳои дастрасӣ ва истифода чӣ гуна тағйир ёфтанд

мониторинг шуда, ба давраи навбатии моделсозӣ баргардонда шаванд.

Чор принсипи татбиқии пешниҳодшуда

Қувваи асосии кор чист?

Қувваи асосии кор дар он аст, ки омӯзиши мошиниро танҳо аз нуқтаи назари самаранокии техникӣ арзёбӣ намекунад.

Дар баробари сифати дода, дақиқии модел ва иқтидори оптимизатсия, он ҳамчунин:

• қонунияти банақшагирӣ,
• иштироки ҷамъиятӣ,
• дониши фарҳангӣ,
• махфият,
• соҳибихтиёрии дода,
• ҷавобгарӣ,
• имконияти эътироз ба қарорҳо

ро дар як чаҳорчӯба баррасӣ мекунад.

Маҳдудиятҳои асосии кор

Аз сабаби навъи Perspective, кор дахолати нави саҳроӣ, таҷрибаи назоратшаванда, намунаи таҷрибавӣ ё модели аслии ML пешниҳод намекунад.

Аз ин рӯ манбаъ:

• таҷрибавӣ нишон намедиҳад, ки як меъмории ML аз дигаре дақиқтар аст,
• барои алгоритми муайян accuracy, F1, AUC ё арзиши хатои нав гузориш намедиҳад,
• маҷмӯи нави дода таҳлил намекунад,
• нишон намедиҳад, ки чаҳорчӯбаи пешниҳодшуда дар татбиқи назоратшавандаи саҳроӣ нобаробариро ба фоизи муайян коҳиш додааст,
• барои ҳамаи шаҳрҳо як метрикаи универсалии баробарӣ таъриф намекунад.

Саҳми кор ба ҷойи ин синтези консептуалӣ ва банақшагирӣ-меҳвар мебошад, ки адабиёти мавҷудаи техникӣ ва идоракуниро ба ҳам мепайвандад.

Натиҷаҳои дастгиришавандаи кор

• ML метавонад барои коркарди маҷмӯи додаҳои калон ва мураккаби шаҳрӣ иқтидори муфиди дастгирии қарор диҳад.
• ML метавонад ба харитасозии нобаробарии мавҷудаи фазои сабз ва хизматрасониҳои экосистема кӯмак кунад.
• ML метавонад барои пешгӯии осебпазирии муҳитӣ ва муқоисаи сенарияҳои банақшагирӣ истифода шавад.
• Оптимизатсияи бисёрҳадафа метавонад муомилаҳо байни баробарӣ, хароҷот ва хизматрасониҳои экосистемаро намоён кунад.
• Додаҳое, ки нобаробариҳои гузаштаро дар бар мегиранд, метавонанд боис шаванд, ки ҳамон нобаробариҳо дар қарорҳои нави банақшагирии бо ML дастгиришаванда бозтавлид шаванд.
• Маҷмӯи додаҳои рақамӣ метавонанд тамоми аҳолии шаҳрро баробар намояндагӣ накунанд.
• Воситаҳои техникии баробарӣ наметавонанд худкорона ҳадафҳои иҷтимоии баробариро муайян кунанд.
• Дохил кардани дониши Бумӣ ва маҳаллӣ ба банақшагирӣ бояд на танҳо ҳамчун истихроҷи дода, балки ҳамчун тавлиди муштараки дониш ва идоракунии дода баррасӣ шавад.
• Банақшагирии бо ML дастгиришаванда механизмҳои шаффофият, иштирок, мониторинг ва ҷавобгариро талаб мекунад.
• Нақши омӯзиши мошинӣ дар банақшагирии инфрасохтори сабз бояд дар сатҳи дастгирии қарор бимонад; масъулият дар муассисаҳои банақшагирӣ, ҷомеа ва равандҳои идоракунӣ бошад.

Натиҷаҳои дастгиринашавандаи кор

Кори манбаъ намегӯяд, ки омӯзиши мошинӣ банақшагирии инфрасохтори сабзро худкорона одилона мекунад.

Он намегӯяд, ки омӯзиши мошинӣ бояд ҷойи иштироки инсонро гирад.

Он исбот намекунад, ки бо истифодаи ML сармоягузориҳои инфрасохтори сабз ҳатман муваффақтар мешаванд.

Нишон намедиҳад, ки дар ҳар масъалаи банақшагирӣ ML аз GIS-и классикӣ ё усулҳои соддатар беҳтар аст.

Иддао намекунад, ки дониши Бумӣ ё маҳаллӣ ҳамеша пурра ба модели рақамӣ табдил дода мешавад.

Иддао намекунад, ки AIA, SEA, CARE, OCAP ё FPIC худ аз худ ҳамаи масъалаҳои баробариро ҳал мекунанд.

Намегӯяд, ки натиҷаи омӯзиши мошинӣ бояд ҳамчун қарори ниҳоии банақшагирӣ қабул шавад.

Хулосаи умумӣ

Паёми асосии кор зиддият ба технология нест. Қабул мешавад, ки қобилиятҳои пурқуввати омӯзиши мошинӣ, аз ҷумла коркарди додаҳои васеъ, харитасозӣ, пешгӯӣ, таҳлили сенария ва оптимизатсияи бисёрҳадафа метавонанд ба банақшагирии инфрасохтори сабз саҳми муҳим гузоранд.

Аммо қувваи ҳисоббарории алгоритм ва қонунияти иҷтимоии қарори банақшагирӣ як чиз нест.

Модел ҳатто агар аз ҷиҳати техникӣ комил кор кунад, метавонад ҳадафи нодурустро оптимизатсия кунад. Дода ҳатто агар аз ҷиҳати илмӣ пок намоён бошад, метавонад баъзе қисмҳои ҷомеаро намояндагӣ накунад. Харита ҳатто агар аз ҷиҳати фазоӣ дуруст бошад, метавонад арзиши фарҳангиро ноаён гузорад. Оптимизатсия метавонад манфиати умумиро максималӣ кунад, вале ниёзи ҷомеаи аз ҳама осебпазирро ақиб гузорад.

Аз ин рӯ дар банақшагирии инфрасохтори сабзи баробарӣ-меҳвар саволи асосӣ танҳо “Омӯзиши мошинӣ то чӣ андоза хуб пешгӯӣ мекунад?” нест. Ҳамчунин бояд ба саволҳои “Чиро оптимизатсия мекунад, ба кадом дода бовар мекунад, кӣ намояндагӣ мешавад, кӣ қарор мекунад, кӣ метавонад ҳисобот талаб кунад ва натиҷаҳои воқеии татбиқ баъдтар чӣ гуна мониторинг мешаванд?” ҷавоб дода шавад.

Дар равиши муаллифон омӯзиши мошинӣ қароргирандаи ниҳоӣ нест, балки ҷузъи низоми банақшагирии иҷтимоӣ-техникии шаффоф, иштирокӣ, пурсишшаванда ва даврӣ бозарзёбишаванда мебошад.

Эзоҳи Манбаъ ва Усул

Унвони аслӣ: Can Machine Learning Support Planning for Equitable Green Infrastructure? A Perspective on Opportunities, Risks, and Ethical Pathways

Муаллифон: Umberto Baresi; Alessio Russo.

Тартиби муаллифон: Тавре ки дар манбаъ омадааст, Umberto Baresi муаллифи аввал ва Alessio Russo муаллифи дуюм аст.

Муассисаи якум: School of Architecture and Built Environment, Faculty of Engineering, Queensland University of Technology, Brisbane 4000, Australia.

Муассисаи дуюм: Centre for Environment and Society, Queensland University of Technology, Brisbane 4000, Australia.

Муассисаи сеюм: IUCN Commission on Environmental, Economic and Social Policy, 1196 Gland, Switzerland. Ин вобастагӣ ба Umberto Baresi тааллуқ дорад.

Муаллифи масъул: Umberto Baresi.

Саҳми баробар / ҳаммуаллифи аввал: Дар манбаъ чунин изҳорот нест.

Навъи нашр: Perspective.

Маҷалла: Urban Science.

Нашриёт: MDPI.

Ҷилд / шумора / рақами мақола: 10 / 7 / 377.

DOI: 10.3390/urbansci10070377.

Санаи ирсол: 15 апрели 2026.

Санаи бозбинӣ: 19 июни 2026.

Санаи қабул: 26 июни 2026.

Санаи нашр: 2 июли 2026.

Муҳаррири академӣ: Jianming Cai.

Иҷозатнома: Creative Commons Attribution (CC BY).

Пайванди расмии нашр: https://www.mdpi.com/2413-8851/10/7/377

Пайванди DOI: https://doi.org/10.3390/urbansci10070377

Маблағгузорӣ: Муаллифон гузориш кардаанд, ки тадқиқот маблағгузории беруна нагирифтааст.

Кумитаи институтсионалии ахлоқ: Татбиқнашаванда гузориш шудааст.

Розигии огоҳона: Татбиқнашаванда гузориш шудааст.

Дастрасии дода: Дар мақолаи манбаъ равшан гуфта шудааст, ки додаҳои нав эҷод ё таҳлил нашудаанд. Аз ин рӯ кор маҷмӯи додаи аслӣ ё анбори додаи таҷрибавӣ пешниҳод намекунад.

Баррасии манфиатҳо: Муаллифон изҳор кардаанд, ки бархӯрди манфиатҳо вуҷуд надорад.

Саҳми муаллифон: Консептуализатсия аз ҷониби Umberto Baresi ва Alessio Russo; омодасозии лоиҳаи аввал ва бозбинӣ/таҳрир аз ҷониби ҳар ду муаллиф анҷом шудааст. Визуализатсия аз ҷониби Umberto Baresi анҷом шудааст. Ҳар ду муаллиф нусхаи нашршударо хонда ва тасдиқ кардаанд.

Изҳороти истифодаи зеҳни сунъӣ: Муаллифон хабар додаанд, ки ҳангоми омода кардани мақола Microsoft Copilot (GPT-5 chat model) ва ChatGPT (OpenAI, GPT-5 chat model) танҳо барои санҷиши матн ва беҳсозии грамматика истифода шудаанд. Натиҷаҳо аз ҷониби муаллифон баррасӣ ва таҳрир шудаанд ва масъулияти мундариҷаи нашр ба дӯши муаллифон аст.

Хусусияти усули илмӣ: Кор тадқиқоти ҷамъоварии додаҳои нави таҷрибавӣ, таҷрибаи саҳроӣ ё таҳияи модели аслии ML нест. Ин синтези Perspective-и банақшагирӣ-меҳвар мебошад, ки аз адабиёти нав истифода мебарад.

Чаҳорчӯбаи марказии консептуалӣ: Вазифаҳои тавсифӣ, пешгӯишаванда ва тавсиявии ML дар банақшагирии инфрасохтори сабз; арзиши баробарӣ ва хавфҳои техникӣ/иҷтимоии онҳо; ғарази алгоритмӣ ва беадолатии фазоӣ; донишҳои Бумӣ ва маҳаллӣ; шаффофият ва ҷавобгарӣ; AIA, SEA, CARE, OCAP, FPIC ва равандҳои иштирокии тарроҳии муштарак.

Эзоҳи формула ва омор: Мақолаи манбаъ барои тадқиқоти худ муодилаи марказии математикӣ, санҷиши гипотезаи оморӣ, p-арзиш, фосилаи эътимод, метрикаи таҷрибавии самаранокӣ ё арзиши дақиқии модел пешниҳод намекунад. Аз ин рӯ ба матни Verianla формула ё омори берун аз манбаъ илова нашудааст.

Интиқоли ҷадвал: Панҷ категорияи татбиқи ML дар Ҷадвали 1-и манбаъ бо вазифаи банақшагирӣ, арзиши баробарӣ, хавфи асосӣ ва муҳофизати идоракунӣ ба тоҷикӣ тарҷума шудаанд.

Интиқоли шакл: Шакли 1-и манбаъ бе нусхабардории тасвири аслӣ ҳамчун SVG-и мустақили inline, ки робитаҳои илмиро нигоҳ медорад, бозсозӣ шудааст. Схема додаи миқдорӣ ё натиҷаи таҷрибавӣ нест.

Ҳудуди асосии тафсир: Мисолҳои Los Angeles, Barcelona, Bronx, шаҳрҳои Амрикои Лотинӣ, Чин, Tumbes, Sundarbans, Mumbai ва дигарҳо, ки дар мақола оварда шудаанд, таҷрибаҳои нави Baresi ва Russo нестанд. Онҳо мисолҳои адабиёти қаблӣ ҳастанд, ки Perspective муҳокима мекунад.