Il Regno Unito è da tempo alle prese con la questione dello sviluppo abitativo – con la National Housing Federation che stima che solo 8,4 milioni di persone nella sola Inghilterra vivono attualmente in una casa inaccessibile, insicura o inadatta.

Mentre cerchiamo di gestire meglio i problemi abitativi del nostro paese, è logico che le nuove tecnologie che sfruttano l’intelligenza artificiale (AI) ci aiuteranno a digitalizzare i dati disponibili per analizzare, pianificare e informare meglio le decisioni che prendiamo riguardo alle infrastrutture relative alla costruzione di nuove abitazioni.

Lo sviluppo di alloggi adeguati si è sempre basato su un precario equilibrio di fattori concorrenti, comprese le condizioni ambientali, l’impatto locale e le infrastrutture residenziali disponibili.

Tuttavia, Covid-19 ha messo in luce le nostre attuali sfide abitative rivelando la vera portata della crisi abitativa. Questa pandemia ha messo a nudo i problemi di insicurezza abitativa, così come quelli di alloggi inadeguati. Molte persone che lavorano da casa a causa della pandemia condividono i loro spazi con coinquilini, il che significa che hanno dovuto competere non solo per lo spazio fisico, ma anche semplicemente per lo spazio per svolgere il proprio lavoro in pace e tranquillità.

In una città popolosa come Londra, dove la disponibilità di alloggi non è stata al passo con la domanda, è più importante che mai implementare soluzioni migliori. Gli alloggi inadeguati possono avere un impatto drammatico sulle persone, con gli adulti in età lavorativa che vivono in cattive condizioni abitative in modo sproporzionato a maggior rischio di cattiva salute generale, basso benessere mentale e fisico.

È chiaro che un problema di questa portata richiede una soluzione altrettanto ampia. Entra nell’intelligence della posizione basata sui dati e basata sull’intelligenza artificiale. Può sembrare fantascienza, ma la tecnologia geospaziale fornisce la mappatura e l’analisi di cui i governi locali e nazionali hanno bisogno per essere in grado di prendere decisioni valide sulla base di dati in tempo reale sulle popolazioni e sui loro bisogni.

Per saperne di più, ho parlato con Marcus Hanke, amministratore delegato di LandClan , una società di tecnologia e “partner immobiliare digitale” che ha intrapreso ricerche approfondite su come superare le sfide abitative attraverso l’uso della tecnologia. “Il settore dell’edilizia abitativa è indietro di cinque anni rispetto alla curva di adozione della tecnologia rispetto ad altri settori industriali”, secondo Hanke, la cui azienda cerca di rivoluzionare tale settore fornendo un impulso tecnologico tanto necessario attraverso i suoi servizi di tecnologia geospaziale.

LandClan è un servizio ESRI ArcGIS che utilizza la tecnologia geospaziale per rivelare la fattibilità dello sviluppo del terreno e identifica come può aiutare a raggiungere risultati specifici. L’intelligenza artificiale è una parte sempre più fondamentale del modo in cui l’azienda è in grado di fornire approfondimenti pertinenti e accurati ai governi locali e agli sviluppatori privati. LandClan utilizza l’IA per aggregare, analizzare e interrogare più set di dati in un quadro geografico. L’azienda è in grado di mettere in relazione i dati utilizzando la geografia, che consente ai governi locali e agli sviluppatori di prendere decisioni di pianificazione e costruzione su larga scala ed efficienti.

L’IA può prendere decisioni di pianificazione migliori?

Supportando la necessità del governo del Regno Unito di costruire alloggi efficienti, organizzazioni come LandClan ed Esri utilizzano questa tecnologia per identificare gli ambienti di vita e di lavoro giusti, contribuendo a facilitare i piani di costruzione che tengano conto dei migliori risultati per residenti, sviluppatori e investitori. Un tale processo si basa su più set di dati. Ad esempio, l’alloggio deve essere sicuro dal punto di vista ambientale, vicino a strade, vicino a servizi come scuole e ospedali. L’intelligenza artificiale è uno strumento sempre più utilizzato qui per migliorare e accelerare il processo decisionale basato su questi molteplici set di dati. Consente al governo di identificare nuovi spazi per la costruzione, anche in aree densamente popolate come Londra, tenendo conto anche dell’impatto ambientale.

Stuart Bonthrone, amministratore delegato di Esri UK, spiega:

“Si tratta di un processo decisionale di alta qualità, ma anche di arrivare a tali decisioni in modo più rapido. Una delle cose che frustra lo sviluppo abitativo è il tempo necessario per mettere insieme una proposta perché i numerosi set di dati sono tutti forniti manualmente. Quindi digitalizzando, le cose che prima richiedevano settimane possono essere fatte in pochi secondi. Possiamo aiutare le persone a pianificare e visualizzare i modelli … Non possiamo andare avanti a un ritmo manuale, altrimenti non risolveremo la crisi [immobiliare] in tempo “.

La fine della strada principale

Tornando all’impatto di Covid, un altro problema di proprietà che Bonthrone ha identificato è stata la fine della strada principale del Regno Unito, che ha anche un impatto sulle abitazioni. Se i cambiamenti nello stile di vita e nel comportamento dei consumatori dettati da Covid causano un ulteriore declino dei negozi di strada, questo potenzialmente rende la proprietà al dettaglio disponibile per il cambio di destinazione e la riqualificazione. In questo caso, la tecnologia geospaziale può essere impiegata per scoprire cosa sarebbe necessario dal punto di vista logistico per convertire lo spazio commerciale in abitazioni e i costi e i benefici ad esso associati.

Tuttavia, se le strade principali continuano a lottare e il lavoro a lungo termine da casa porta le aziende a rinunciare ai loro uffici, allora la vendita al dettaglio e gli uffici abbandonati dalle aziende diventano un’opportunità. Di nuovo, la tecnologia geospaziale è utile qui per fornire una valutazione di cosa significherebbe trasferire il patrimonio edilizio esistente in aree residenziali. Ciò include anche esaminare la conversione di tali proprietà in alloggi per i senzatetto, risolvendo un altro problema abitativo e sociale.

Poiché la tecnologia geospaziale utilizza più set di dati per creare modelli efficienti indipendentemente dall’impatto a lungo termine di Covid sulle imprese e sui paesaggi abitativi, ha il potenziale per consentire decisioni più intelligenti e più agili in futuro. Questo non solo può aiutare ad aumentare il numero di case in costruzione, ma potrebbe anche rivoluzionare il modo in cui si approccia la pianificazione e la costruzione nel Regno Unito, portando i processi abitativi saldamente nel 21 ° secolo.

Di ihal