デジタルツインと持続可能な都市開発
洪水や熱波などの自然災害は、環境制御が実際に欠如していることを示していますが、これらの災害の中には実際には人間の意思決定や不注意の結果である可能性もあります。
自然災害の頻度と深刻度の増加により、都市の持続可能性に対する緊急の必要性への注目が高まっており、デジタルツインテクノロジーがこの課題への対処において主導的な役割を果たしています。
デジタル ツインの定義は、物理プロセスのコンピューター モデルまたは物理エンティティのコピーであり、本質的には実際の正確な仮想モデルです。
デジタルツインの利点
デジタルツインは、研究者が特定の都市環境を再現し、それに影響を与える要素やプロセスを再現できるため、都市の持続可能性のための重要なツールになることが期待されています。交通機関 。
デジタル ツインを環境内のセンサーと組み合わせて、綿密な監視のためのリアルタイム データを提供することもできます。
研究者は人工知能を使用して、これらのプロセスとそれが環境にどのような影響を与えるかを理解し、将来の状況と影響を予測し、持続可能な意思決定を行うことができます。
デジタルツインと都市の持続可能性の分野におけるその可能性に関する私たちの重要な研究は、これらの最近の技術開発が公共および民間組織の財政と持続可能性に与える影響を証明していることを示しています。
私たちは、デジタル ツインが物理資産のリアルタイム データを監視し、さまざまな仮想環境シナリオでのパフォーマンスを表示して、リソース割り当てをより効率的にできることを実証しました。
たとえば、新しい道路網の雨水容量を測定およびシミュレーションすることで、過去のセンサー データとリアルタイムのセンサー データを組み合わせて、水に敏感な都市を設計し、無駄や損失を削減できます。
デジタル ツイン実装への障壁
都市デジタル ツイン (UDT) は、技術的、倫理的、社会技術的な問題の解決において先導していますが、その適用には依然としていくつかの障壁があります。では、このテクノロジーをどのように利用して持続可能な都市開発をサポートできるのでしょうか?
UDT テクノロジーの成功は、物理環境とデジタル環境間のタイムリーな双方向通信にかかっています。これを無視することはできません。
私たちが発見した最初の要因は、多くの意思決定者にデジタル リテラシーが欠如しており、そのためデジタル テクノロジーにほとんど関心がなく、研究や財源にほとんど貢献していないということです。
したがって、技術的に十分な準備ができていればいるほど、組織や日常活動にデジタル テクノロジーを導入する可能性が高くなります。
最後に、重要なデータがサイロに残らないように、標準と共有データ モデルが必要です。
オーストラリア測量空間科学協会 (SSSI) オーストラリア標準化協会、オーストラリア工学者協会、オーストラリア計画協会 (PIA) などの専門家団体は、利害関係者や管轄区域を超えた共通言語を開発する上で標準化が重要であると考えています。そしてデータモデルは重要な役割を果たします。
オーストラリア・ニュージーランド空間情報評議会によって開発された、建築環境と自然環境のデジタルツインをサポートするための空間原則では、情報とデータの管理、UDTの相互運用性、プライバシーとセキュリティにおける標準化の役割が強調されています。
人工知能への信頼
多くの業界が直面している問題の 1 つは、説明責任と透明性の問題により、アルゴリズムによる決定に疑問や疑念が生じる可能性があることです。
私たちが実施した最近の研究では、説明可能な人工知能 (XAI)、つまり結果を説明できる AI が、AI の意思決定の透明性と人々の信頼を高める上で重要な役割を果たしていることが示されています。この研究結果は、雑誌「Nature Sustainability」に掲載されました。
XAI は、「ブラック ボックス」概念によってもたらされる問題を解決します。AI 開発者ですら、なぜ特定の結果に至ったのか、特定の決定を下したのかを明確に説明できません。
現在のデジタル技術は、建物の高さ、樹冠、土地利用の種類と密度、3D建築、都市再開発の視覚化、建物のエネルギー評価などの都市の物理的特徴に焦点を当て、都市の実体の客観的側面のみを測定します。
ただし、デジタルツインは、客観的特性 (物理的および機能的) と主観的特性 (社会構造と場所体験) の組み合わせである都市である必要があります。
いくつかの研究では、場所の質、施設への公平なアクセス、都市空間の社交性を測定する新しい機能が実証されていますが、システム全体のシミュレーションと実用化はまだ不十分であり、使用を防ぐための将来の研究の焦点となる必要があります。不正確なモデルは、不適切な意思決定や戦略につながります。
専門知識を組み合わせてデジタル シティを構築する
デジタル シティのアプリケーションは非常に広範囲に広がっているため、その背後にある専門知識も同様です。
IT およびエンジニアリングの専門家と政策立案者、エンドユーザー、計画および建設の専門家を連携させることで、デジタル テクノロジーの価値をより適切に活用して将来の課題に対処し、現在の投資をコミュニティに還元することができます。
オーストラリアの州政府は、コミュニティへのサービスを向上させるためにデジタル ツイン機能を活用し始めています。 NSW Spatial Digital Twin は、州内の組織間で共同作業を行うデジタル ワークフローを提供します。位置情報を現実世界の動的多次元モデルに集約し、視覚化します。
ビクトリア州政府は、単一のオンライン プラットフォームを通じて大量の 2D、3D、およびリアルタイム データを統合する Victoria Digital Twin プラットフォームの開発に 3,740 万ドルの助成金を獲得しました。
このプロジェクトは、メルボルン大学およびその他の関係者と協力して、フィッシャーマンズ ベイにおける政府のデジタル ツイン パイロット プロジェクトによって推進されています。
デジタル ツインは単なるレプリカではなく、物理的なプロセスやエンティティと結合してサイバー、物理、社会システムに組み込む必要があることを私たちは知っています。
そのようなシステムは、双子というよりは脳に似ているかもしれません。感知する神経、物理的またはデジタルシステムを変更できるメカニズム、物理的システムとデジタルシステムのバランスを保つ制御メカニズムを備えています。
私たちはスキルを向上させ、専門家、マネージャー、幹部の意識を高め、将来の従業員にデジタル ツイン テクノロジーについて教育し始めています。デジタル インフラストラクチャの工学修士号やデジタル エンジニアリング (インフラストラクチャ) の大学院証明書などの新しい教育プログラムは、技術的、倫理的、社会技術的な課題に対処します。
また、当社は産業界と協力して、オーストラリアおよび世界のインフラストラクチャ業界の将来のデジタル エンジニアリング ニーズを特定しています。この業界はビルディング インフォメーション モデリング (BIM)、モノのインターネット (IoT)、仮想現実を採用し、成長しています。その他のデジタルツール。
新興テクノロジーの研究開発とこれらの教育プログラムを活用して、数値データを統計、機械学習、データ シミュレーションと組み合わせて、将来のスキルセットのための新しい機能を作成します。
目標はシンプルです。コミュニティとの関わりを深め、持続可能な未来都市の設計における物理的および社会的プロセス、パターン、予測を伝達することです。
以上がデジタルツインと持続可能な都市開発の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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