論文の概要: Leveraging Generative AI for Smart City Digital Twins: A Survey on the Autonomous Generation of Data, Scenarios, 3D City Models, and Urban Designs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19464v1
- Date: Wed, 29 May 2024 19:23:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 19:16:17.511919
- Title: Leveraging Generative AI for Smart City Digital Twins: A Survey on the Autonomous Generation of Data, Scenarios, 3D City Models, and Urban Designs
- Title（参考訳）: スマートシティディジタル双生児のための生成AIを活用する:データ、シナリオ、3D都市モデル、都市デザインの自律的生成に関する調査
- Authors: Haowen Xu, Femi Omitaomu, Soheil Sabri, Xiao Li, Yongze Song,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.827627003323929
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The digital transformation of modern cities by integrating advanced information, communication, and computing technologies has marked the epoch of data-driven smart city applications for efficient and sustainable urban management. Despite their effectiveness, these applications often rely on massive amounts of high-dimensional and multi-domain data for monitoring and characterizing different urban sub-systems, presenting challenges in application areas that are limited by data quality and availability, as well as costly efforts for generating urban scenarios and design alternatives. As an emerging research area in deep learning, Generative Artificial Intelligence (AI) models have demonstrated their unique values in data and code generation. This survey paper aims to explore the innovative integration of generative AI techniques and urban digital twins to address challenges in the realm of smart cities in various urban sectors, such as transportation and mobility management, energy system operations, building and infrastructure management, and urban design. The survey starts with the introduction of popular generative AI models with their application areas, followed by a structured review of the existing urban science applications that leverage the autonomous capability of the generative AI techniques to facilitate (a) data augmentation for promoting urban monitoring and predictive analytics, (b) synthetic data and scenario generation, (c) automated 3D city modeling, and (d) generative urban design and optimization. Based on the review, this survey discusses potential opportunities and technical strategies that integrate generative AI models into the next-generation urban digital twins for more reliable, scalable, and automated management of smart cities.
- Abstract（参考訳）: 先進的な情報、コミュニケーション、およびコンピューティング技術を統合することで、現代の都市のデジタルトランスフォーメーションは、効率的で持続可能な都市管理のためのデータ駆動型スマートシティアプリケーションの時代を象徴している。
それらの効果にもかかわらず、これらのアプリケーションは、異なる都市サブシステムを監視し、特徴付けるために、大量の高次元およびマルチドメインデータに頼り、データ品質と可用性によって制限されたアプリケーション領域における課題を示し、また、都市シナリオの生成や代替案の設計にコストがかかる。
ディープラーニングの新たな研究領域として、生成人工知能(AI)モデルは、データとコード生成における独自の価値を実証している。
本稿では, 交通・移動管理, エネルギーシステム運用, 建築・インフラ管理, 都市デザインなど, 都市部におけるスマートシティの領域における課題に対処するために, 生成型AI技術と都市デジタルツインの革新的な統合を検討することを目的とする。
調査は、一般的な生成AIモデルとその応用分野の導入から始まり、続いて、生成AI技術の自律的能力を活用した既存の都市科学応用の構造化されたレビューで始まった。
(a)都市モニタリングと予測分析を促進するためのデータ拡張
b) 合成データ及びシナリオ生成
(c)自動3D都市モデリング、及び
(d)都市デザインと最適化の創出。
このレビューに基づいて、スマートシティのより信頼性が高く、スケーラブルで、自動化された管理のために、生成可能なAIモデルを次世代の都市デジタルツインに統合する潜在的な機会と技術的戦略について論じる。
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