論文の概要: Towards Next-Generation Urban Decision Support Systems through AI-Powered Construction of Scientific Ontology using Large Language Models -- A Case in Optimizing Intermodal Freight Transportation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19255v3
- Date: Fri, 6 Sep 2024 20:04:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 02:21:54.457693
- Title: Towards Next-Generation Urban Decision Support Systems through AI-Powered Construction of Scientific Ontology using Large Language Models -- A Case in Optimizing Intermodal Freight Transportation
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたAIによる科学オントロジー構築による次世代都市意思決定支援システムの実現に向けて -モーダル貨物輸送の最適化を事例として-
- Authors: Jose Tupayachi, Haowen Xu, Olufemi A. Omitaomu, Mustafa Can Camur, Aliza Sharmin, Xueping Li,
- Abstract要約: 本研究では,事前学習された大規模言語モデル(LLM)を活用する可能性について検討する。
推論コアとしてChatGPT APIを採用することで、自然言語処理、メソノロジーベースのプロンプトチューニング、トランスフォーマーを含む統合ワークフローを概説する。
我々の方法論の成果は、広く採用されているオントロジー言語(OWL、RDF、SPARQLなど)の知識グラフである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6230958216521798
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The incorporation of Artificial Intelligence (AI) models into various optimization systems is on the rise. Yet, addressing complex urban and environmental management problems normally requires in-depth domain science and informatics expertise. This expertise is essential for deriving data and simulation-driven for informed decision support. In this context, we investigate the potential of leveraging the pre-trained Large Language Models (LLMs). By adopting ChatGPT API as the reasoning core, we outline an integrated workflow that encompasses natural language processing, methontology-based prompt tuning, and transformers. This workflow automates the creation of scenario-based ontology using existing research articles and technical manuals of urban datasets and simulations. The outcomes of our methodology are knowledge graphs in widely adopted ontology languages (e.g., OWL, RDF, SPARQL). These facilitate the development of urban decision support systems by enhancing the data and metadata modeling, the integration of complex datasets, the coupling of multi-domain simulation models, and the formulation of decision-making metrics and workflow. The feasibility of our methodology is evaluated through a comparative analysis that juxtaposes our AI-generated ontology with the well-known Pizza Ontology employed in tutorials for popular ontology software (e.g., prot\'eg\'e). We close with a real-world case study of optimizing the complex urban system of multi-modal freight transportation by generating anthologies of various domain data and simulations to support informed decision-making.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)モデルの様々な最適化システムへの組み入れが増加している。
しかし、複雑な都市と環境管理の問題に対処するには、通常、詳細なドメイン科学と情報学の専門知識が必要である。
この専門知識は、情報決定支援のためのデータとシミュレーション駆動の導出に不可欠である。
本稿では,事前学習されたLarge Language Models (LLMs) を活用する可能性について検討する。
推論コアとしてChatGPT APIを採用することで、自然言語処理、メソノロジーベースのプロンプトチューニング、トランスフォーマーを含む統合ワークフローを概説する。
このワークフローは、既存の研究論文と都市データセットとシミュレーションの技術マニュアルを使用してシナリオベースのオントロジーの作成を自動化する。
我々の方法論の成果は、広く採用されているオントロジー言語(例えば、OWL、RDF、SPARQL)の知識グラフである。
これらは、データとメタデータモデリングの強化、複雑なデータセットの統合、マルチドメインシミュレーションモデルの結合、意思決定メトリクスとワークフローの定式化による都市意思決定支援システムの開発を促進する。
提案手法の有効性は,一般的なオントロジーソフトウェア(例: prot\'eg\'e)のチュートリアルでよく使われているピザオントロジーと,AI生成したオントロジーを並置する比較分析によって評価される。
我々は,様々なドメインデータのアンソロジーを生成し,情報意思決定を支援することで,マルチモーダル貨物輸送の複雑な都市システムを最適化する実世界のケーススタディに近づいた。
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