論文の概要: A Multi-Agent System for Building-Age Cohort Mapping to Support Urban Energy Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.17626v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 11:46:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-19 18:32:57.673836
• Title: A Multi-Agent System for Building-Age Cohort Mapping to Support Urban Energy Planning
• Title（参考訳）: 都市エネルギー計画支援のためのビルエイジコホートマッピングのためのマルチエージェントシステム
• Abstract要約: 建築年齢は、持続可能な都市熱計画とアップグレードの優先順位付けに不可欠である。 異種音源からのデータを融合するマルチエージェントLLMシステムを提案する。 BuildingAgeCNNの全体的な精度は90.69%だが、最小のマクロF1は67.25%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Determining the age distribution of the urban building stock is crucial for sustainable municipal heat planning and upgrade prioritization. However, existing approaches often rely on datasets gathered via sensors or remote sensing techniques, leaving inconsistencies and gaps in data. We present a multi-agent LLM system comprising three key agents, the Zensus agent, the OSM agent, and the Monument agent, that fuse data from heterogeneous sources. A data orchestrator and harmonizer geocodes and deduplicates building imprints. Using this fused ground truth, we introduce BuildingAgeCNN, a satellite-only classifier based on a ConvNeXt backbone augmented with a Feature Pyramid Network (FPN), CoordConv spatial channels, and Squeeze-and-Excitation (SE) blocks. Under spatial cross validation, BuildingAgeCNN attains an overall accuracy of 90.69% but a modest macro-F1 of 67.25%, reflecting strong class imbalance and persistent confusions between adjacent historical cohorts. To mitigate risk for planning applications, the address-to prediction pipeline includes calibrated confidence estimates and flags low-confidence cases for manual review. This multi-agent LLM system not only assists in gathering structured data but also helps energy demand planners optimize district-heating networks and target low-carbon sustainable energy systems.
• Abstract（参考訳）: 都会の建築資材の年齢分布の決定は, 持続可能な都市熱計画とアップグレード優先化に不可欠である。 しかし、既存のアプローチは、しばしばセンサーやリモートセンシング技術を介して収集されたデータセットに依存し、データの矛盾とギャップを残している。 異種ソースからのデータを融合する,Zensusエージェント,OSMエージェント,Monumentエージェントの3つのキーエージェントからなるマルチエージェントLCMシステムを提案する。 データオーケストレータとハーモナイザは、インプリントの構築をジオコードし、重複させる。 本稿では,FPN(Feature Pyramid Network),CoordConv空間チャネル,Squeeze-and-Excitation(SE)ブロックを付加したConvNeXtバックボーンに基づく衛星専用分類器であるBuildingAgeCNNを紹介する。 空間的交差検証の下では、BuildingAgeCNNの全体的な精度は90.69%であるが、最小のマクロF1は67.25%であり、強い階級不均衡と隣接する歴史的なコホート間の永続的な混乱を反映している。 アプリケーション計画のリスクを軽減するため、アドレス・ツー・予測パイプラインは、キャリブレーションされた信頼度推定と、手動によるレビューのために低信頼のケースをフラグする。 このマルチエージェントLSMシステムは、構造化されたデータ収集を支援するだけでなく、エネルギー需要プランナーが地域熱ネットワークを最適化し、低炭素持続可能エネルギーシステムをターゲットにするのに役立つ。

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