米国のゾーニングコード（都市の地区にコードを割り当て、そこに建築できる施設を規制する制度）の歴史は1世紀に及ぶ。そしてそれは、米国のすべての主要都市（ おそらくヒューストンを除く ）の生命線であり、何をどこに建築できるのか、近隣では何を行うことができるのかを決定するものだ。だが現在、研究者たちが、その複雑さが増してきたことを受けて、都市空間を合理化するための現在のルールベースのシステムを、ブロックチェーン、機械学習アルゴリズム、そして空間データにに基く動的システムで置き換えることができるかどうかの探究をさらに進めている最中だ。おそらくそれがこの先100年の都市計画と開発に革命を起こすだろう。
これらの未来のビジョンは、都市と都市ガバナンスの改善を現在のキャリアの中心に置く、2人の研究者であるKent LarsonとJohn Clippingerとの会話の途中で触発されたものだ。LarsonはMITメディアラボの主任研究者であり、シティサイエンスグループのディレクターである。そしてClippingerはヒューマンダイナミクスラボ （メディアラボの一部でもある）の客員研究員であり、非営利組織ID3の創設者でもある。
米国の主要都市が現在直面している最も困難な課題の1つは、過去数十年に渡って急騰してきた住宅価格である。このことによって、若年層や高齢者たち、単身者や普通の家族世帯の予算に信
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アルゴリズムによるゾーニングは、より安い住居と公平な都市への鍵となるか？
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