AIGMob: Conditional Generative AI for Fine-grained Urban Mobility Simulation

• 研究課題/領域番号: 24K02996
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連; 小区分60030:統計科学関連; 合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 姜 仁河 東京大学, 空間情報科学研究センター, 講師 (20865266)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円); 2026年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円); 2025年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円); 2024年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
• キーワード: Generative AI / Human Mobility / Mobility Simulation / Spatiotemporal Data

研究開始時の研究の概要

The goal of this research is to develop conditional generative AI framework for fine-grained urban mobility simulation. This framework will stand as an entirely data-powered pipeline, adeptly producing diverse trajectories based on prevailing traffic demands and specific traffic state conditions.