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[转载]时空深度挖掘,AI赋能城市计算新时代 | The Innovation

已有 1214 次阅读 2023-4-16 18:43 |系统分类:科普集锦|文章来源:转载

城市计算是一种以计算科学为手段,与城市规划、交通、能源、环境等学科交叉融合的研究领域。城市计算建立在城市数据的采集和管理上,以智能化的手段对城市运行状态进行分析和预测,为城市建设提供决策建议。本文就城市计算决策中的四个关键问题,即如何破解高价值知识提炼如何实现大规模的预测如何建立数据与现象之间的因果关系如何破解智慧决策的最后一公里, 进行了详细阐述和展望,同时提供了新的研究思路。

F Wang & D Yao TheInnovation创新 2023-04-10 00:01

城市是人类赖以生存的家园,随着城市化进程不断加速,城市中存在的矛盾也日益增多,如规划不当、交通堵塞、能源浪费、应急迟缓等

面对城市发展规划,如何掌握城市演化的深层次规律,给城市建设带来科学建议?

面对日益严重的交通堵塞,如何溯源城市交通的堵点,为交通疏导提供关键措施?

面对快速增长的城市用电,如何预测城市电力的需求变化,合理调度减少不必要浪费?

面对疫情火灾地震等突发公共事件,如何平衡供需关系,实现应急物资的合理调度?


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图1 时空数据挖掘提升城市计算能力

城市计算尝试采集城市运行的数据,借助人工智能(AI)、大数据等手段对这些数据加以管理和分析,以掌握城市运行状态,提升城市运行效率。近年来,AI极大地推动了城市计算的发展。本文就城市计算的四个关键问题进行了阐述、并提供了新的研究思路:即如何破解高价值知识提炼、如何实现巨系统规模级别的预测、如何建立数据与现象之间的因果关系、如何破解智慧决策的最后一公里

城市计算的首要任务是对知识的整合和获取,现有的城市数据来自大规模的传感器,如何把原始数据转化为对城市建设和治理直接可用的高价值知识,是摆在研究者面前的难题。解决城市系统的知识发现问题,迁移学习与强化学习是两个强有力的手段,前者将已知的知识迁移到未知领域,后者在知识的获取中融入环境因素,使其符合城市运行场景。

城市计算的核心是对城市运行状态进行建模,城市是一种复杂的时空巨系统,它的建模需要考虑诸多复杂的时变因素。尽管基于数据驱动的建模方式可以一定程度上提升建模的能力,但是其效果仍需进一步提升。与此同时, 基于多元时间序列数据的智能分析可以更有效地建模城市巨系统,因为它会综合考虑城市中各个序列的关联来提升建模效果。

城市计算的重要任务是对城市运行状态的成因进行分析,然而以神经网络“黑盒”为模型所推理的结果具有不确定性,人们无法得知推理结果是如何得到的,更无从得知哪些因素对预测起决定性作用,让我们不免担心AI所预测结果的可靠性。因此,综合考虑因果分析会有效提升城市计算结果的可信度,使人们不仅知道城市运行的状态,更明白造成这种状态的原因。

最后,城市计算的终极任务是要为城市的发展和治理做出决策,如建设规划、交通控制、能源调度、应急处理等。目前城市计算的结果仍需人为加工处理、难以直接支撑通用的高层次决策,要达到城市计算的终极目标还有相当长的路要走。智能化的决策优化是通往城市计算终极目标的有效手段,数据驱动的决策模型会使得决策更加快速可信。


总结与展望

虽然城市计算技术已应用于规划、交通、环保、应急等诸多领域,但如何打破现有技术桎梏并深入应用仍任重而道远。此时,不断增强的AI技术则有望重点突破知识发现、时空预测、因果分析、智能决策等方面的能力边界,给城市计算带来新的发展和机遇。


责任编辑

卞素敏    西湖大学

张   义    中国科学院水生生物研究所

本文内容来自Cell Press合作期刊The Innovation第四卷第二期以Commentary发表的“AI-enhanced spatial-temporal data-mining technology: New chance for next-generation urban computing” (投稿: 2023-01-29;接收: 2023-02-19;在线刊出: 2023-02-20)。


DOI: https://doi.org/10.1016/j.xinn.2023.100405


引用格式:Wang F., Yao D., Li Y., et al. (2023). AI-enhanced spatial-temporal data-mining technology: New chance for next-generation urban computing. The Innovation. 4(2),100405.


原文链接:https://www.cell.com/the-innovation/fulltext/S2666-6758(23)00033-4


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作者简介


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王 飞,硕士生导师,中国科学院计算技术研究所副研究员。长期专注于时空大数据分析挖掘、多源信息融合等方向的研究工作,在SIGKDD、VLDB、ACM MM等高水平国际会议和期刊上发表论文30余篇,申请发明专利10余项。2022年入选中科院“青年创新促进会”,2021年入选中科院计算所“新百星”。担任中国指挥与控制学会信息融合专委会、青年工作委员会委员,国际数字地球学会空间地球大数据专委会委员。2022年、2020年分别获中国指控学会科技进步奖一等奖、二等奖。


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姚 迪,中国科学院计算技术研究所副研究员,长期专注于时序数据挖掘,因果机器学习,轨迹异常检测等方面的研究工作,在SIGKDD、ICDE、TKDE等会议和期刊发表论文20余篇,并担任TKDE、TON、TKDD等期刊审稿人。


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李 勇,清华大学电子工程系副教授、博士生导师。长期从事数据科学与智能方面的科研工作,作为负责人承担自然科学基金重点、国家重点研发计划等项目,科研成果在KDD、NeurIPS、WWW等国际会议与期刊发表学术论文100余篇,6次获国际会议最佳论文/提名奖。先后入选教育部长江学者、全球“高被引科学家”、国家“万人计划”青年拔尖人才计划,获IEEE ComSoc亚太区杰出青年学者奖、教育部科技进步一等奖、电子学会自然科学二等奖、吴文俊人工智能优秀青年奖。


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The Innovation是一本由青年科学家与Cell Press于2020年共同创办的综合性英文学术期刊:向科学界展示鼓舞人心的跨学科发现,鼓励研究人员专注于科学的本质和自由探索的初心。作者来自全球50个国家;已被116个国家作者引用;每期1/4-1/3通讯作者来自海外。目前有195位编委会成员,来自21个国家;50%编委来自海外;包含1位诺贝尔奖获得者,33位各国院士;领域覆盖全部自然科学。The Innovation已被DOAJ,ADS,Scopus,PubMed,ESCI,INSPEC,EI等数据库收录。秉承“好文章,多宣传”理念,The Innovation在海内外各平台推广作者文章。


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