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Das Seminar reflektiert die zentrale Fragestellung: Welche Daten und Informationen, müssen wie erfasst und aufbereitet werden, wenn wir davon ausgehen, dass Städte zukünftig mit Hilfe von Algorithmen und künstlicher Intelligenz geplant werden.
Die fortschreitende Digitalisierung hat Auswirkungen auf unser gesamtes Lebensumfeld und insbesondere auch auf unser städtisches Zusammenleben. Städte und ihre Bewohner sind heute Datenlieferanten, Reallabore und ökonomische Plattformen zugleich. Neue Technologien, intelligente Systeme, digitale Trends und Apps werden vornehmlich durch IT- Spezialisten zu unserem "Wohle" entwickelt und bestimmen dabei zunehmend unsere Lebensgewohnheiten und sozialen Interaktionen.
Ein Blick in die Entwicklung von Videospielwelten zeigt, dass es nur noch eine Frage der Zeit ist, wann auch unser räumliches Umfeld durch Algorithmen geplant wird. Die technischen Voraussetzungen dafür sind bereits geschaffen. Die positiven und negativen Auswirkungen auf die Städte und das städtische Leben sind noch nicht absehbar.
Als Planer müssen wir Wege finden, wie wir unser spezielles Wissen in diese technologischen Entwicklungen einbringen können. Dazu werden wir in dem Seminar der Frage nachgehen wie wir unser Wissen über Stadt und städtisches Zusammenleben strukturiert aufnehmen, aufbereiten und zu verwertbaren Daten verarbeiten können. Denn künstliche Systeme werden durch die Eingabe von Daten trainiert, es ist also entscheidend, welche Daten einem System zugeführt werden und welche nicht, denn Daten, die das System nicht kennt, kann es nicht einbeziehen.
In wöchentlichen Seminarübungen nähern wir uns der zentralen Fragestellung. Als Reallabor wird uns ein Planungsgebiet in Dresden dienen. Wir werden ähnlich einer intensiven Analysephase, möglichst viele relevante Daten identifizieren, erzeugen, aufnehmen und durch Verknüpfungen zu Informationen und Wissen verarbeiten. Dabei werden wir Regeln, Muster oder noch nicht beschreibbare Phänomene entdecken, deren Eigenarten wir so aufbereiten werden, dass diese auch für andere Fachdisziplinen lesbar sind. Wir werden uns mit den Praktiken der Datenerfassung von Jan Gehl beschäftigen und uns mit dem Identifizieren von Mustern u.a. am Beispiel von Christopher Alexander auseinandersetzen.
Zum einen wird uns beschäftigen, wie die Abbildung der Gestaltung und Benutzung, städtischer Lebensräume und ihrer Bewohner, in (Maschinen-) lesbare Datenstrukturen erfolgen kann, zum anderen wollen wir uns der Frage stellen: Wie können wir vorhandene Entwicklungen und insbesondere auch informelle und Bottom-Up Prozesse, darstellen?
Ziel ist es, die erfassten Daten so aufzubereiten, dass es möglich ist, anhand dieser, ein kooperatives, gemeinwohlorientiertes Stadtquartier (künstlich) zu generieren.
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