論文の概要: UrbanFM: Scaling Urban Spatio-Temporal Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.20677v2
• Date: Mon, 02 Mar 2026 08:34:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 15:39:03.829527
• Title: UrbanFM: Scaling Urban Spatio-Temporal Foundation Models
• Title（参考訳）: UrbanFM: 都市時空間モデルの拡張
• Authors: Wei Chen, Yuqian Wu, Junle Chen, Xiaofang Zhou, Yuxuan Liang,
• Abstract要約: 動的システムとしての都市システムは、人間の移動と都市の進化の基本的な法則を符号化した動的時間的データストリームを生成する。 AI for Scienceは、気象学のような分野における基礎モデルの変革的なパワーを目撃しているが、都市コンピューティングは「シナリオ固有の」モデルによって断片化されている。 我々は,大規模データからアーキテクチャを統一するために,限られた帰納バイアスで設計された最小限の自己注意型アーキテクチャであるUrbanFMを提案する。 実験により、UrbanFMは、大規模な都市時間基盤モデルに向けた第一歩として、都市とタスクをまたいだ顕著なゼロショットの一般化を実現していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.98769959300113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Urban systems, as dynamic complex systems, continuously generate spatio-temporal data streams that encode the fundamental laws of human mobility and city evolution. While AI for Science has witnessed the transformative power of foundation models in disciplines like genomics and meteorology, urban computing remains fragmented due to "scenario-specific" models, which are overfitted to specific regions or tasks, hindering their generalizability. To bridge this gap and advance spatio-temporal foundation models for urban systems, we adopt scaling as the central perspective and systematically investigate two key questions: what to scale and how to scale. Grounded in first-principles analysis, we identify three critical dimensions: heterogeneity, correlation, and dynamics, aligning these principles with the fundamental scientific properties of urban spatio-temporal data. Specifically, to address heterogeneity through data scaling, we construct WorldST. This billion-scale corpus standardizes diverse physical signals, such as traffic flow and speed, from over 100 global cities into a unified data format. To enable computation scaling for modeling correlations, we introduce the MiniST unit, a novel split mechanism that discretizes continuous spatio-temporal fields into learnable computational units to unify representations of grid-based and sensor-based observations. Finally, addressing dynamics via architecture scaling, we propose UrbanFM, a minimalist self-attention architecture designed with limited inductive biases to autonomously learn dynamic spatio-temporal dependencies from massive data. Furthermore, we establish EvalST, the largest-scale urban spatio-temporal benchmark to date. Extensive experiments demonstrate that UrbanFM achieves remarkable zero-shot generalization across unseen cities and tasks, marking a pivotal first step toward large-scale urban spatio-temporal foundation models.
• Abstract（参考訳）: 都市システムは、動的な複雑なシステムとして、人間の移動と都市の発展の基本的な法則を符号化する時空間データストリームを継続的に生成する。 AI for Scienceは、ゲノム学や気象学といった分野における基礎モデルの変革的なパワーを目撃しているが、都市コンピューティングは、特定の地域やタスクに過度に適合する「シナリオ固有の」モデルによって断片化され、その一般化を妨げている。 このギャップを埋め、都市システムの時空間的基盤モデルを進めるために、我々はスケーリングを中心的な視点として採用し、何をスケールするか、どのようにスケールするかという2つの重要な質問を体系的に調査する。 第一原理分析に基づいて, 異質性, 相関性, 動態の3つの重要な次元を同定し, 都市時空間データの基本的な科学的特性と整合する。 具体的には、データスケーリングによる不均一性に対処するため、WorldSTを構築します。 この数十億ドル規模のコーパスは、100以上の世界都市から統一されたデータフォーマットへと、交通の流れや速度などの多様な物理信号を標準化する。 モデル相関の計算スケーリングを実現するために,連続時空間を学習可能な計算単位に分解し,グリッドベースおよびセンサベース観測の表現を統一する機構であるMiniSTユニットを導入する。 最後に,大規模データから動的時空間依存性を自律的に学習するために,帰納バイアスを限定した最小限の自己注意型アーキテクチャであるUrbanFMを提案する。 さらに,これまでで最大規模の都市時空間ベンチマークであるEvalSTを確立した。 広範にわたる実験により、UrbanFMは目に見えない都市やタスクで目覚ましいゼロショットの一般化を実現しており、大規模な都市時空間基盤モデルに向けた重要な第一歩となっている。

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