論文の概要: Urban Generative Intelligence (UGI): A Foundational Platform for Agents
in Embodied City Environment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11813v1
- Date: Tue, 19 Dec 2023 03:12:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-20 17:09:13.002996
- Title: Urban Generative Intelligence (UGI): A Foundational Platform for Agents
in Embodied City Environment
- Title（参考訳）: 都市生成情報(ugi:urban generative intelligence) : 都市環境におけるエージェントの基盤プラットフォーム
- Authors: Fengli Xu, Jun Zhang, Chen Gao, Jie Feng, Yong Li
- Abstract要約: 複雑な多層ネットワークを特徴とする都市環境は、急速な都市化に直面している重要な課題に直面している。
近年、ビッグデータ、人工知能、都市コンピューティング、デジタル双生児が発展し、洗練された都市モデリングとシミュレーションの基礎を築いた。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を都市システムに統合した新しい基盤プラットフォームである都市生成知能(UGI)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.53845672285722
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Urban environments, characterized by their complex, multi-layered networks
encompassing physical, social, economic, and environmental dimensions, face
significant challenges in the face of rapid urbanization. These challenges,
ranging from traffic congestion and pollution to social inequality, call for
advanced technological interventions. Recent developments in big data,
artificial intelligence, urban computing, and digital twins have laid the
groundwork for sophisticated city modeling and simulation. However, a gap
persists between these technological capabilities and their practical
implementation in addressing urban challenges in an systemic-intelligent way.
This paper proposes Urban Generative Intelligence (UGI), a novel foundational
platform integrating Large Language Models (LLMs) into urban systems to foster
a new paradigm of urban intelligence. UGI leverages CityGPT, a foundation model
trained on city-specific multi-source data, to create embodied agents for
various urban tasks. These agents, operating within a textual urban environment
emulated by city simulator and urban knowledge graph, interact through a
natural language interface, offering an open platform for diverse intelligent
and embodied agent development. This platform not only addresses specific urban
issues but also simulates complex urban systems, providing a multidisciplinary
approach to understand and manage urban complexity. This work signifies a
transformative step in city science and urban intelligence, harnessing the
power of LLMs to unravel and address the intricate dynamics of urban systems.
The code repository with demonstrations will soon be released here
https://github.com/tsinghua-fib-lab/UGI.
- Abstract（参考訳）: 都市環境は、物理的、社会的、経済的、環境的な側面を包含する複雑な多層ネットワークによって特徴づけられ、急速な都市化に直面して重大な課題に直面している。
これらの課題は、交通渋滞や汚染から社会的不平等まで、高度な技術介入を要求する。
最近のビッグデータ、人工知能、都市コンピューティング、デジタル双子の発展は、洗練された都市モデリングとシミュレーションの基礎を築いた。
しかしながら、これらの技術能力と、その実践的実装との間には、システム的知性的な方法で都市課題に取り組むためのギャップが持続する。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を都市システムに統合し,新たな都市情報パラダイムを育成する基盤プラットフォームである都市生成知能(UGI)を提案する。
UGIは、都市固有のマルチソースデータに基づいてトレーニングされた基盤モデルであるCityGPTを活用して、様々な都市タスクのためのエンボディエージェントを作成する。
これらのエージェントは、都市シミュレータと都市知識グラフによってエミュレートされたテキスト都市環境内で動作し、自然言語インターフェースを介して相互作用し、多様なインテリジェントで具体化されたエージェント開発のためのオープンなプラットフォームを提供する。
このプラットフォームは、特定の都市問題に対処するだけでなく、複雑な都市システムをシミュレートし、都市の複雑さを理解し管理するための多分野のアプローチを提供する。
この研究は都市科学と都市知能の変革的なステップを示し、LLMの力を利用して都市システムの複雑なダイナミクスを解き明かし、解決する。
デモ付きのコードリポジトリは近く、https://github.com/tsinghua-fib-lab/ugiでリリースされる。
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