Anwendung von KI in der Regionalentwicklungsforschung

In jüngster Zeit hat die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) in der wissenschaftlichen Forschung im Dienste der regionalen Entwicklung herausragende Ergebnisse hervorgebracht und dazu beigetragen, die Fähigkeit der Region zu verbessern, auf die Herausforderungen und ständigen Veränderungen im wirtschaftlichen und sozialen Leben zu reagieren.

Seit 2022 hat das Politbüro sechs Resolutionen zur regionalen Wirtschaftsentwicklung bis 2030 mit einer Vision bis 2045 verabschiedet. Jede Region ist mit einem anderen wichtigen strategischen Ziel verknüpft. Um Strategien zu entwickeln, die mit der von Partei und Staat vorgegebenen Richtung übereinstimmen, sind verlässliche und präzise wissenschaftliche Daten eines Teams aus Sozial- und Geisteswissenschaftlern erforderlich. Traditionelle Forschungsmethoden stoßen bei der Verarbeitung der enormen und komplexen Datenmengen in den Bereichen Wirtschaft, Kultur, Gesellschaft und Umwelt an ihre Grenzen. Dank des Einsatzes von KI konnten Qualität und Effizienz der Forschung deutlich verbessert werden.

Ein wichtiger Anwendungsbereich von KI in der Regionalforschung ist die räumliche Datenanalyse und -überwachung. Algorithmen analysieren Bilder, um Veränderungen der Landnutzung und der Waldfläche im Zeitverlauf zu erkennen. Mithilfe dieser Daten ermöglicht KI die effektive Kartierung und Überwachung von Landnutzungsänderungen. Die Kombination von Geographischen Informationssystemen (GIS) und KI eröffnet neue Wege in der räumlichen Analyse für die Regionalentwicklung.

Diese Methode unterstützt Forscher bei der Identifizierung geografischer und wirtschaftlicher Problemcluster, der Erkennung sozial benachteiligter Gebiete und liefert Planern Argumente zur Festlegung von Prioritätsbereichen bei der Politikgestaltung. Künstliche Intelligenz kann zudem die Stadterweiterung oder den Bevölkerungsrückgang in einer Region Jahre im Voraus prognostizieren und so ein proaktives statt reaktives Management ermöglichen.

Eine der größten Herausforderungen der Regionalentwicklung liegt heute im Bereich Umwelt und Klimawandel. Künstliche Intelligenz (KI) erweist sich dabei als äußerst nützliches Werkzeug, da sie große Datenmengen von Messstationen, Sensoren und Satellitenbildern analysieren kann. Die Überwachung von Veränderungen wie Entwaldung, Bodenerosion und Stadterweiterung wird dadurch einfacher und effektiver. Dies ist von großer Bedeutung für den Schutz regionaler Ökosysteme, da Interventionsmaßnahmen schneller entwickelt werden können. Beispielsweise ermöglicht die frühzeitige Vorhersage von Überschwemmungen und Erdrutschen durch KI den Kommunen eine bessere Evakuierung der Bevölkerung und die rechtzeitige Bereitstellung von Hilfsmaßnahmen.

Dank ihrer Fähigkeit, interdisziplinäres Wissen zu integrieren, kann KI aufstrebende Branchen identifizieren, Bereiche analysieren und aufzeigen, in denen eine Region Vorteile besitzt, und praktische Vorschläge für den Aufbau einer lokalen Wirtschaftsentwicklungsstruktur liefern. Darüber hinaus können KI-Tools die Verarbeitung von Bürgerfeedback auf Online-Plattformen und -Foren unterstützen, die Informationstransparenz verbessern und die Bürgerbeteiligung an politischen Entscheidungsprozessen fördern.

Der Einsatz von KI in der wissenschaftlichen Forschung im Allgemeinen und in der Regionalentwicklungsforschung im Besonderen ist ein unumkehrbarer Trend. Experten des Instituts für Sozialwissenschaften der Zentralregion und des Zentralen Hochlands warnen jedoch davor, dass der Missbrauch von KI die Forschungsergebnisse von Wissenschaftlern verfälschen könnte.

Aktuelle KI-Tools werden mit riesigen Datenmengen aus dem Internet trainiert, doch diese Daten sind nicht immer zuverlässig. Manche von der KI gelieferten Informationen mögen auf den ersten Blick plausibel erscheinen, können aber tatsächlich ungenau oder unbestätigt sein. Gleichzeitig sind die Daten in der regionalen Entwicklungsforschung oft vielfältig und heterogen und umfassen sowohl qualitative Daten als auch verstreute Literatur aus verschiedenen Quellen.

Daher müssen Forschende die von KI bereitgestellten Daten filtern und verifizieren, indem sie Hintergrundwissen, gesellschaftliches, historisches und regionales Verständnis eng miteinander verknüpfen, um die Plausibilität der KI-Ergebnisse zu beurteilen. Subjektivität beeinträchtigt die Zuverlässigkeit der Forschungsergebnisse und führt zu politischen Empfehlungen, die auf verzerrten Erkenntnissen beruhen und in der Praxis unvorhersehbare Folgen haben können. Letztendlich ist KI lediglich ein Werkzeug; der Mensch ist das Subjekt wissenschaftlicher Forschung.

QUYNH TRANG

Quelle: https://nhandan.vn/ung-dung-ai-vao-nghien-cuu-phat-trien-vung-post961968.html