論文の概要: Towards Urban General Intelligence: A Review and Outlook of Urban
Foundation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01749v1
- Date: Tue, 30 Jan 2024 04:48:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-11 16:20:08.642409
- Title: Towards Urban General Intelligence: A Review and Outlook of Urban
Foundation Models
- Title（参考訳）: 都市総合知性に向けて : 都市基礎モデルのレビューと展望
- Authors: Weijia Zhang, Jindong Han, Zhao Xu, Hang Ni, Hao Liu, Hui Xiong
- Abstract要約: ChatGPTのような基盤モデルの近年の出現は、機械学習と人工知能の分野で革命的な変化を示している。
アーバン・ファンデーション・モデルへの関心が高まりつつあるにもかかわらず、この急成長する分野は明確な定義の欠如、体系的なレビュー、普遍化可能なソリューションといった課題に直面している。
本稿では,都市データモダリティとタイプに基づいて,現在のUFM関連研究を分類するデータ中心分類法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.517572366783384
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning techniques are now integral to the advancement of
intelligent urban services, playing a crucial role in elevating the efficiency,
sustainability, and livability of urban environments. The recent emergence of
foundation models such as ChatGPT marks a revolutionary shift in the fields of
machine learning and artificial intelligence. Their unparalleled capabilities
in contextual understanding, problem solving, and adaptability across a wide
range of tasks suggest that integrating these models into urban domains could
have a transformative impact on the development of smart cities. Despite
growing interest in Urban Foundation Models~(UFMs), this burgeoning field faces
challenges such as a lack of clear definitions, systematic reviews, and
universalizable solutions. To this end, this paper first introduces the concept
of UFM and discusses the unique challenges involved in building them. We then
propose a data-centric taxonomy that categorizes current UFM-related works,
based on urban data modalities and types. Furthermore, to foster advancement in
this field, we present a promising framework aimed at the prospective
realization of UFMs, designed to overcome the identified challenges.
Additionally, we explore the application landscape of UFMs, detailing their
potential impact in various urban contexts. Relevant papers and open-source
resources have been collated and are continuously updated at
https://github.com/usail-hkust/Awesome-Urban-Foundation-Models.
- Abstract（参考訳）: 機械学習技術は現在、インテリジェントな都市サービスの発展に不可欠であり、都市環境の効率、持続可能性、リバビリティを高める上で重要な役割を果たしている。
ChatGPTのような最近の基盤モデルの出現は、機械学習と人工知能の分野で革命的な変化を示している。
コンテキスト理解、問題解決、および幅広いタスクにおける適応性におけるこれらの非並列的な能力は、これらのモデルを都市ドメインに統合することは、スマートシティの開発に変革をもたらす可能性があることを示唆している。
UFM(Urban Foundation Models)への関心が高まりつつあるにもかかわらず、この急成長する分野は明確な定義の欠如、体系的なレビュー、普遍化可能なソリューションといった課題に直面している。
この目的のために,本論文ではまずUFMの概念を紹介し,その構築にかかわるユニークな課題について論じる。
次に、都市データモダリティとタイプに基づいて、現在のUFM関連の作品を分類するデータ中心分類法を提案する。
さらに,この分野の進歩を促進するために,特定課題を克服すべく設計された ufms の実現に向けた有望な枠組みを提案する。
さらに,UFMの応用状況について検討し,都市環境におけるその潜在的な影響について詳述する。
関連論文とオープンソースリソースは、https://github.com/usail-hkust/Awesome-Urban-Foundation-Modelsで継続的に更新されている。
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