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。
関連論文リスト
- Collaborative Imputation of Urban Time Series through Cross-city Meta-learning [54.438991949772145]
メタ学習型暗黙的ニューラル表現(INR)を利用した新しい協調的計算パラダイムを提案する。
次に,モデルに依存しないメタ学習による都市間協調学習手法を提案する。
20のグローバル都市から得られた多様な都市データセットの実験は、我々のモデルの優れた計算性能と一般化可能性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-20T07:12:40Z) - LogiCity: Advancing Neuro-Symbolic AI with Abstract Urban Simulation [60.920536939067524]
我々は,複数の動的エージェントを持つ都市型環境を対象とした,カスタマイズ可能な一階述語論理(FOL)に基づく最初のシミュレータであるLogiCityを紹介する。
LogiCityは、IsAmbulance(X)やIsClose(X, Y)のような意味的および空間的概念を用いた多様な都市要素をモデル化する
LogiCityの重要な機能は、ユーザ設定可能な抽象化のサポートであり、論理的推論のためにカスタマイズ可能なシミュレーションの複雑さを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-01T17:59:46Z) - MACeIP: A Multimodal Ambient Context-enriched Intelligence Platform in Smart Cities [1.8499314936771563]
本稿では,スマートシティのためのマルチモーダル環境情報プラットフォーム(MACeIP)を提案する。
私たちのプラットフォームは、IoT(Internet of Things)センサー、エッジとクラウドコンピューティング、マルチモーダルAIなど、高度なテクノロジを統合して、応答性とインテリジェントな都市エコシステムを構築します。
主なコンポーネントは、市民インタラクションのためのInteractive Hubs、広範なIoTセンサーネットワーク、インテリジェントな公開資産管理、歩行者監視システム、都市計画ポータル、クラウドコンピューティングシステムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-23T17:39:53Z) - CityX: Controllable Procedural Content Generation for Unbounded 3D Cities [50.10101235281943]
現在の生成法は多様性、可制御性または忠実度に乏しい。
本研究では,高忠実度生成のための手続き的コンテンツ生成(PCG)技術を利用する。
我々は,OSM,セマンティックマップ,衛星画像などのマルチモーダル命令を実行可能なプログラムに変換するマルチエージェントフレームワークを開発した。
提案手法はCityXと呼ばれ,多種多様で制御可能でリアルな3D都市景観の創出において,その優位性を実証するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-24T18:05:13Z) - MetaUrban: An Embodied AI Simulation Platform for Urban Micromobility [52.0930915607703]
最近のロボティクスとエンボディードAIの進歩により、公共の都市空間はもはや人間専用ではない。
公共の都市空間における短距離移動のためのAIによって実現されるマイクロモビリティは、将来の交通システムにおいて重要な要素である。
本稿では,AI駆動型都市マイクロモビリティ研究のための構成シミュレーションプラットフォームであるMetaUrbanを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T17:56:49Z) - CityBench: Evaluating the Capabilities of Large Language Models for Urban Tasks [10.22654338686634]
広範な一般知識と強力な推論能力を持つ大規模言語モデル(LLM)は、急速な開発と広範な応用が見られた。
本稿では,対話型シミュレータによる評価プラットフォームであるCityBenchを設計する。
我々は,CityBenchとして認識理解と意思決定の2つのカテゴリに8つの代表的都市タスクを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T02:25:07Z) - Leveraging Generative AI for Urban Digital Twins: A Scoping Review on the Autonomous Generation of Urban Data, Scenarios, Designs, and 3D City Models for Smart City Advancement [7.334114326621768]
生成人工知能(AI)モデルは、データとコード生成において独自の価値を示してきた。
この調査は、一般的な生成AIモデルとその応用分野の導入と、既存の都市科学応用のレビューから始まる。
このレビューに基づいて、次世代の都市デジタル双生児に生成AIモデルを統合する可能性と技術的戦略について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-29T19:23:07Z) - Methodological Foundation of a Numerical Taxonomy of Urban Form [62.997667081978825]
本稿では, 生物系統学から得られた都市形態の数値分類法を提案する。
我々は同質の都市組織タイプを導出し、それら間の全体形態的類似性を決定することにより、都市形態の階層的分類を生成する。
フレーミングとプレゼンを行った後、プラハとアムステルダムの2都市でテストを行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-30T12:47:52Z) - Empowering Urban Governance through Urban Science: Multi-scale Dynamics
of Urban Systems Worldwide [0.0]
現在の都市科学は将来の都市政策に有用な基盤を提供することができる。
都市の進化に関する国際比較は、国家の領土の枠組みが都市システムの力学と厳密に一致しているとは限らないため、しばしば不確実な結果をもたらす。
地域・国家境界を超えた都市の動的ネットワークを考慮した都市システムの構築を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-20T12:47:40Z) - City limits in the age of smartphones and urban scaling [0.0]
都市計画は、都市システム全体にわたる都市境界を定義するための適切な基準をまだ欠いている。
ICTは、都市システムのより正確な記述を記述する可能性を提供する。
都市境界を定義するため,大量の携帯電話記録に計算手法を適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-06T17:31:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。