L’intelligenza artificiale generativa di Google Cloud automatizza le operazioni di pianificazione dei consigli | Intelligenza-Artificiale

I ministeri del governo si stanno schierando GoogleNuvola IA generativa tra gli enti municipali per automatizzare le operazioni di pianificazione comunale.

L’amministrazione del settore pubblico gestisce grandi volumi di dati non strutturati che ritardano lo sviluppo delle infrastrutture. Il governo centrale del Regno Unito ha stabilito l’obiettivo di costruire 1,5 milioni di nuove case entro il 2029. Le autorità di pianificazione locali si trovano ad affrontare arretrati amministrativi causati da una fitta documentazione, che ritarda i tempi di sviluppo.

Per affrontare questi vincoli, il Ministero dell’edilizia abitativa, delle comunità e del governo locale (MHCLG) e il Dipartimento per la scienza, l’innovazione e la tecnologia (DSIT) hanno ampliato due strumenti di apprendimento automatico progettati per accelerare l’elaborazione municipale. Intervenendo al Google Cloud Summit di Londra, i funzionari hanno confermato l’implementazione a livello nazionale dell’applicazione “Extract” e l’avanzamento del prototipo “Augmented Planning Decisions” (APD).

Lila Ibrahim, responsabile della preparazione all’intelligenza artificiale presso Google DeepMindha dichiarato: “Il Regno Unito ha l’opportunità di costruire le case di cui le nostre comunità hanno bisogno, ma i consigli locali devono affrontare una montagna di pratiche burocratiche. Ecco perché stiamo co-creando uno strumento di pianificazione sofisticato direttamente con i comuni per risolvere i colli di bottiglia del mondo reale.

“Ciò contribuirà a ridurre significativamente i tempi decisionali, consentendo ai pianificatori di concentrarsi sul futuro per accelerare la costruzione della Gran Bretagna”.

Le richieste dei nuclei familiari – che includono modifiche domestiche di routine come la conversione di loft o ampliamenti di proprietà – rappresentano quasi il 70% di tutte le domande di pianificazione presentate ogni anno. La valutazione manuale di queste proposte standard richiede che i responsabili della pianificazione trascorrano ore a fare riferimenti incrociati a documenti di politica regionale, archivi storici e file PDF non strutturati.

Un processo di valutazione così ripetitivo consuma ore amministrative che altrimenti supporterebbero importanti infrastrutture e sviluppi commerciali. L’implementazione dell’automazione mira a questa distribuzione amministrativa, con l’obiettivo di ridurre le tempistiche delle decisioni sulle applicazioni del 50%.

Funzionalità principali degli strumenti di intelligenza artificiale generativa di Google Cloud

Ingegneri a MHCLG e il team di intelligenza artificiale applicata del governo, the Incubatore per l’intelligenza artificiale (i.AI), ha creato internamente lo strumento Estrai utilizzando i modelli di fondazione Gemini. Dopo aver condotto prove in più di 20 autorità di pianificazione locali, gli amministratori hanno esteso l’applicazione a tutti i comuni in Inghilterra.

Estrai analizza i dati non strutturati bloccati nei record PDF legacy, convertendo centinaia di pagine di documentazione di pianificazione storica in set di dati digitali strutturati in pochi minuti. I dati operativi delle fasi di sperimentazione indicano che lo strumento eliminerà circa 255 ore di immissione manuale dei dati per comune ogni anno. Questa riduzione consente alle autorità locali di riassegnare il personale a compiti di valutazione complessi.

L’integrazione di modelli linguistici di grandi dimensioni nei flussi di lavoro del settore pubblico richiede ambienti di sicurezza di livello aziendale. Le autorità locali trattano documenti civici sensibili, richiedendo rigorosi protocolli di gestione del rischio per prevenire l’esposizione dei dati.

Il governo ha ospitato i modelli Gemini su Google Cloud per creare un ambiente operativo protetto in cui viene mantenuta la sovranità dei dati. L’ambiente cloud presenta controlli di sicurezza attivi per bloccare input dannosi, inclusi attacchi di iniezione tempestiva. Questo quadro tecnico garantisce che i dati comunali sensibili rimangano sicuri durante i cicli di test e di produzione.

Il sistema APD, nel frattempo, funge da assistente analitico per i responsabili della pianificazione municipale automatizzando quattro attività amministrative principali:

1. Il sistema consolida la documentazione in arrivo pre-elaborando i dati arretrati, segnalando le lacune informative mancanti ed estraendo i dati principali del sito geografico su un’interfaccia utente unificata per la revisione da parte dei funzionari.
2. Il software identifica le leggi nazionali e locali pertinenti sulla zonizzazione, valuta i margini di conformità e aggiunge citazioni politiche precise per la verifica manuale.
3. L’applicazione analizza le lettere di consultazione pubblica, riassumendo le obiezioni delle parti interessate o i precedenti legali storici.
4. Il modello genera bozze iniziali dei rapporti di valutazione finali, comprese le motivazioni tecniche e le condizioni di approvazione raccomandate.

I protocolli impongono che i responsabili della pianificazione umana mantengano l’autorità decisionale finale su ogni richiesta. Il software non automatizza le approvazioni o i rifiuti finali in modo indipendente. I membri dello staff esaminano ogni riga di testo generata dai modelli di machine learning, modificando il ragionamento analitico prima di convalidare il report.

Per mantenere la responsabilità normativa, il prototipo APD registra in sequenza le fasi di elaborazione interna. Questo meccanismo stabilisce una catena di pensiero verificabile, creando una traccia di verifica per ogni domanda elaborata per supportare la decisione finale del funzionario.

Prove di pianificazione del consiglio locale e tempistiche di ridimensionamento

Lo sviluppo del prototipo APD si basa su un quadro collaborativo che collega gli amministratori del settore pubblico con i team di ingegneri di Google Cloud, Google DeepMind e Faculty.

La versione alpha è sottoposta a test dal vivo presso tre autorità locali: il London Borough of Barnet, il Dorset Council e il London Borough of Camden. I test condotti in queste distinte giurisdizioni regionali forniscono agli sviluppatori vari set di dati municipali per testare il software rispetto a diverse politiche locali.

I pianificatori centrali intendono completare la fase alfa e distribuire lo strumento APD a tutte le oltre 300 autorità locali inglesi entro il 2027. Google Cloud fornisce l’infrastruttura informatica elastica necessaria per gestire le migliaia di query di inferenza simultanee generate durante le operazioni quotidiane.

Paul Maltby, Direttore dei servizi pubblici presso Facoltàcommenta: “Il sistema di pianificazione inglese è intasato, i pianificatori sono costretti a dedicare metà del loro tempo a esaminare le domande per convertire un attico, mettendo in attesa quelle per complessi residenziali e magazzini.

“Costruito con i responsabili della pianificazione, il nostro sistema di intelligenza artificiale eliminerà la fatica di rivedere semplici domande di pianificazione in modo che possano prendere decisioni rapide. Permetterà ai responsabili della pianificazione di concentrarsi sui principali sviluppi che contano e, soprattutto, consentirà alle famiglie di migliorare le loro case senza mesi di ritardo e incertezza. “

Naisha Polaine, Direttore esecutivo per la crescita presso Consiglio Barnetha aggiunto: “La capacità dello strumento di raccogliere informazioni rilevanti, intraprendere una valutazione provvisoria e redigere le basi di un rapporto ha il potenziale per far risparmiare molto tempo ai funzionari impiegato a lavorare sull’amministrazione delle domande di pianificazione e indirizzarlo ad accelerare il processo decisionale per i residenti. A sua volta, ciò contribuirà in modo significativo al raggiungimento dei nostri obiettivi di crescita edilizia nel distretto.”

Il coordinamento tra MHCLG, i.AI, Google DeepMind e Faculty stabilisce una divisione strutturata del lavoro per l’ingegneria del software aziendale. I ministeri pubblici definiscono le linee guida politiche e i limiti statutari, mentre i partner tecnici esterni progettano e implementano le architetture del modello sottostante.

La riuscita integrazione di questi sistemi dimostra la fattibilità di ospitare modelli linguistici avanzati all’interno di un’infrastruttura cloud pubblica protetta per elaborare i principali carichi di lavoro amministrativi e modernizzare l’erogazione dei servizi pubblici.

Vedi anche: L’UE pubblica il suo manuale sull’etichettatura dei contenuti dell’IA prima della scadenza di agosto della legge sull’AI

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