Генеративний штучний інтелект для цифрових двійників розумних міст

Abstract

Кваліфікаційна робота присв’ячена дослідженню генеративний штучний інтелект для цифрових двійників розумних міст. В першому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто генеративний ШІ як основу прогнозування та сталого проєктування «розумних міст» і цифрових двійників. Описано концептуальні засади базових моделей та аналітичний огляд наукової літератури у цій галузі. Подано базову структуру великої моделі потоків (LFM), адаптовану для міського цифрового двійника (UDT). В другому розділі кваліфікаційної роботи подано огляд концептуального проєкту «розумного міста» та його окремих підпроєктів. Висвітлено трансформацію платформи відкритих даних у комплексну міську систему. Здійснено обґрунтування умов вибірки, описано процес проєктування концепту та виконано розробку моделі великого потоку «розумного міста». В третьому розділі кваліфікаційної роботи здійснено прототипування моделі великого потоку «розумного» міста. Описано основні елементи моделі великого потоку «розумного міста». Розглянуто автоенкодер «розумного міста». Описано перспективи розвитку та потенціал концептуального проєкту «розумне місто». Подано аналіз результатів прототипування проєкту «розумне місто» в концептуальну модель.

The qualification thesis is devoted to the study of generative artificial intelligence for digital twins of smart cities. In the first chapter of the qualification thesis, generative AI is considered as a basis for forecasting and sustainable design of “smart cities” and digital twins. The conceptual foundations of foundation models and an analytical review of scientific literature in this field are presented. The basic structure of a Large Flow Model (LFM), adapted for an Urban Digital Twin (UDT), is introduced. In the second chapter of the qualification thesis, an overview of the conceptual “smart city” project and its individual subprojects is provided. The transformation of an open data platform into a comprehensive urban system is highlighted. The justification of sampling conditions is carried out, the process of conceptual design is described, and the development of a Large Flow Model of the “smart city” is performed. In the third chapter of the qualification thesis, prototyping of the Large Flow Model of the “smart city” is carried out. The main elements of the Large Flow Model of the “smart city” are described. The “smart city” autoencoder is discussed. The prospects for development and the potential of the conceptual “smart city” project are outlined. An analysis of the prototyping results of the “smart city” project into a conceptual model is presented.