論文の概要: MoveGPT: Scaling Mobility Foundation Models with Spatially-Aware Mixture of Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18670v2
• Date: Wed, 01 Oct 2025 08:50:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-02 17:16:29.696158
• Title: MoveGPT: Scaling Mobility Foundation Models with Spatially-Aware Mixture of Experts
• Title（参考訳）: MoveGPT: 専門家の空間認識によるモビリティ基礎モデルのスケーリング
• Authors: Chonghua Han, Yuan Yuan, Jingtao Ding, Jie Feng, Fanjin Meng, Yong Li,
• Abstract要約: MoveGPTは、スケーリングの障壁を克服するために特別に設計された、大規模な基盤モデルである。 幅広いダウンストリームタスクにまたがって新たな最先端技術を確立し、平均して35%のパフォーマンス向上を実現している。 また、目に見えない都市に強力な一般化能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.430772832222793
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The success of foundation models in language has inspired a new wave of general-purpose models for human mobility. However, existing approaches struggle to scale effectively due to two fundamental limitations: a failure to use meaningful basic units to represent movement, and an inability to capture the vast diversity of patterns found in large-scale data. In this work, we develop MoveGPT, a large-scale foundation model specifically architected to overcome these barriers. MoveGPT is built upon two key innovations: (1) a unified location encoder that maps geographically disjoint locations into a shared semantic space, enabling pre-training on a global scale; and (2) a Spatially-Aware Mixture-of-Experts Transformer that develops specialized experts to efficiently capture diverse mobility patterns. Pre-trained on billion-scale datasets, MoveGPT establishes a new state-of-the-art across a wide range of downstream tasks, achieving performance gains of up to 35% on average. It also demonstrates strong generalization capabilities to unseen cities. Crucially, our work provides empirical evidence of scaling ability in human mobility, validating a clear path toward building increasingly capable foundation models in this domain.
• Abstract（参考訳）: 言語における基礎モデルの成功は、人間の移動性のための汎用モデルの新しい波にインスピレーションを与えた。 しかし、既存のアプローチは2つの基本的な制限があるため、効果的にスケールするのに苦労している。 本研究では,これらの障壁を克服するための大規模基盤モデルであるMoveGPTを開発する。 MoveGPTは,(1)地理的に不連続な位置を共有意味空間にマッピングし,グローバルスケールでの事前学習を可能にする統一的な位置エンコーダ,(2)多様な移動パターンを効率的に捉えるための専門的な専門家を開発する空間認識混合変換器である。 数十億規模のデータセットで事前トレーニングされたMoveGPTは、さまざまなダウンストリームタスクにまたがって新たな最先端技術を確立し、平均して最大35%のパフォーマンス向上を実現している。 また、見えない都市に強力な一般化能力を示す。 私たちの研究は、人間のモビリティにおけるスケーリング能力の実証的な証拠を提供し、この領域でますます有能な基盤モデルを構築するための明確な道筋を立証します。

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