AI Qazaqstan
Исследования

Материал на языке оригинала: English.

Speeding up planning decisions with AI

Google DeepMind and UK government work together to reduce planning assessment times

30 октября 2026 г. · Источник: Google DeepMind Blog

October 31, 2026 Responsibility & Safety Owen Larter and David Thacker PlanAssist has shown it can cut the time planning officers spend assessing householder applications by up to 58%. PlanAssist - an AI planning tool that handles the heavy lifting of routine applications so officers can focus their expertise where it matters most - is to be made available to an additional 12 local planning authorities across England. In early pilot testing across Barnet, Camden, and Dorset, PlanAssist showed it could bring the average time a planning officer spent on householder assessment tasks down by 58%. Designed to support human judgement, the tool speeds up routine checks while ensuring planning officers retain the final say on every application. Planning bottlenecks have real costs. For the economy, they slow progress toward the UK government's goal of building 1.5 million new homes by 2029. For families, that can mean months of waiting on approval for something as simple as a loft conversion, conservatory, or extension. Built with Gemini, PlanAssist is part of Google DeepMind’s broader partnership with the UK government to explore how AI can help transform planning and other public services. Routine householder applications account for up to 70% of planning officers’ workloads. They're often simple to approve but take up a disproportionate share of their time. Developed by Google DeepMind in collaboration with the UK government, Google Cloud, and Faculty, PlanAssist streamlines this work, giving planning officers automated support with processing applications and drafting assessment recommendations. First, it validates application documents and architectural drawings, checking that the required information has been submitted so the application can proceed. Next, it checks the application against heritage constraints (such as tree preservation orders), and local and national planning policies. It also checks whether any issues or objections have previously been raised, such as by local residents. Finally, it drafts fully cited reports that can be edited by planning officers before they reach a final decision. Since June, the tool has been piloted across Barnet, Camden, and Dorset councils, and has shown encouraging early results. In addition to more than halving the officer assessment time per application, more than 70% of the reports generated by the tool - including things like whether an application complies with local planning rules, or whether the applicant has submitted all required documentation - were approved by officers with no edits required. See how Plan Assist works. PlanAssist is now moving into a 12-month Beta phase using live applications, starting with a subset of councils. Twelve more councils will be onboarded in three cohorts, bringing the total involved to 15. Together, these councils include metropolitan and rural districts across the country, allowing us to test PlanAssist’s capabilities across a diverse range of communities. Subject to successful testing, the government plans for the tool to be made available to all councils in England in 2027, with every assessment reviewed and approved by a qualified planning officer before any decision is made. Planning decisions shape everyday lives, from a family adding a nursery to a homeowner preparing for winter. By handling time-consuming administrative tasks, and ensuring planning officers retain the final say on every decision, PlanAssist shows how AI can help cut backlogs and approve applications faster. Providing access to these new councils is the natural next step, and we look forward to continuing to support the UK government as they seek to build more homes and unlock economic growth across the country.

Читать у источника →

Ещё в теме

ИсследованияТе же факты, различные средства правовой защиты: языковая профайлирование и arbitrariness в LLM и системных решенияхarXiv: 2611.08995v1 Сообщение типа: новое резюме: крупные языковые модели все чаще используются для урегулирования жалоб потребителей, и характер написания жалоб варьируется в зависимости от возраста, образования и социально-экономического статуса (SES). Мы проверяем три системы принятия решений с использованием социолингвистических переписок финансовых жалоб потребителей США, которым предписывается сохранять каждый факт: две МПМ, которые возвращают единый ярлык (GPT-4o-mini и GPT-5-mini), и вероятностная модель "система Один", которая возвращает DistriarXiv cs.CY (Computers and Society)
ИсследованияIA Воздействие и меняющиеся обязанности при расстановке рабочих местarXiv: 2611.09870v1 Сообщение типа: новое резюме: Все более широкое внедрение искусственного интеллекта (АИ) на рабочем месте поднимает вопросы о том, как меняется спрос работодателей на различные виды трудовой деятельности. Мы изучаем вопрос о том, каким образом масштабы и содержание трудовой деятельности, связанной с размещением рабочих мест в режиме онлайн, меняются в связи с показателями воздействия ИИ на уровне деятельности, вытекающими из использования Copilot и Claude. Для того чтобы можно было проводить систематические сопоставления, мы работаем над проектом, в рамках которого излагались бы обязанности, возложенные на нас в связи с работой.arXiv cs.CY (Computers and Society)
ИсследованияУвидение не знает: Эпистемические пределы психического здоровья на основе LLM из-за бесед с молодежью в социальных СМИarXiv: 2611.08565v1 Сообщение типа: перекрестное резюме: Подростки все чаще используют социальные сети для личных бесед, обмена опытом и поиска поддержки. Такое взаимодействие порождает цифровые следы, что приводит к появлению психических и психосоциальных состояний. По мере того как крупные языковые модели становятся более способными рассуждать о беседах и межличностной динамике, тем не менее остается фундаментальный вопрос: что модели могут на самом деле "знать" о психологическом опыте человека farXiv cs.CY (Computers and Society)
ИсследованияВступление в новую домену в эпоху генерации AI: автоэтнография Solo Game Development как биоинформатикаarXiv: 261.01.09623v1 Сообщение типа: перекрестное резюме: Быстрое совершенствование регенеративной ИИ (GenAI) не только повысило эффективность практики, но и расширило возможности отдельных лиц, способных исследовать новые области. Вместе с тем процесс формирования самобытности в результате расширения таких прав и возможностей по-прежнему недостаточно изучен. Мы используем автоэтнографию для понимания формирования личности в контексте развития сольных игр как биоинформатического воспитателя. С целью разработки игры создания-приключения (CYOA) мы carXiv cs.CY (Computers and Society)