Leefbaarheid Algoritme

Het Sociaal Algoritme is een geavanceerd AI-model van Analyze dat ontwikkeld is om de leefbaarheid in wijken te voorspellen.

Het Leefbaarheidsmodel is een geavanceerd AI-model dat ontwikkeld is om de leefbaarheid in wijken te voorspellen, gebaseerd op de RIVM Leefbaarometer. Dit model houdt specifiek rekening met de impact van verschillende factoren zoals groenvoorzieningen, verkeersdrukte, en sociale voorzieningen op de leefbaarheid van een gebied.

Dit model is gecreëerd in samenwerking met Clappform. Clappform is een flexibel cloud-gebaseerd platform dat organisaties of bedrijven helpt om data gedreven te opereren. Het maakt geavanceerde data-analyse mogelijk met behulp van Artificial Intelligence (AI) Machine Learning (ML) en integreert dit in bedrijfsprocessen.

Voordelen

De impact van veranderingen in de wijk kunnen voorspellen via slimme AI-simulaties, voor een verbeterde leefbaarheid.

In een tijd waarin steden voor grote uitdagingen staan op het gebied van leefbaarheid, duurzaamheid en ruimtelijke ontwikkeling, biedt technologie nieuwe kansen om slimmer en effectiever te plannen. Dit leefbaarheidsmodel, onderdeel van de Digitale Tweeling, maakt het mogelijk om op een toegankelijke en visuele manier te experimenteren hoe bepaalde veranderingen in de wijk, de algehele leefbaarheid beïnvloedt.

Toekomstgerichte besluitvorming met AI-simulaties

Door AI-simulaties toe te passen, kan het systeem voorspellen wat de lange termijn effecten zijn van bepaalde maatregelen. Beleidsmakers en planners kunnen hierdoor beter onderbouwde keuzes maken die duurzaam bijdragen aan leefbaarheid.

Gericht verbeteren van stedelijke leefbaarheid

Het model fungeert als hulpmiddel om verschillende toekomstscenario’s te verkennen. Zo kunnen belanghebbenden doelgericht werken aan concrete verbeteringen in stedelijke gebieden, afgestemd op sociale en ruimtelijke behoeften.

Interactief plannen met scenario’s

Gebruikers kunnen met behulp van intuïtieve schuifjes in de Digital Twin eenvoudig verschillende scenario’s testen, zoals het toevoegen van groen in een wijk. Dit maakt het mogelijk om snel en visueel inzicht te krijgen in de effecten van ruimtelijke ingrepen.