| 研究課題/領域番号 |
24K21643
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
関本 義秀 東京大学, 空間情報科学研究センター, 教授 (60356087)
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| 研究分担者 |
澁谷 遊野 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 准教授 (20847917)
矢部 貴大 東京大学, 空間情報科学研究センター, 客員研究員 (30940431)
Pang Yanbo 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任講師 (60870178)
小川 芳樹 東京大学, 空間情報科学研究センター, 講師 (70794296)
瀬戸 寿一 駒澤大学, 文学部, 准教授 (80454502)
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| 研究期間 (年度) |
2024-06-28 – 2026-03-31
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| キーワード | 建物 / 三次元都市モデル / 生成モデル / 大規模言語モデル |
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| 研究実績の概要 |
本年度は建物の二次元フットプリント（ポリゴン）といくつかの建物パラメータ（高さ、屋根タイプ）をもとに建物の三次元データを生成できるように、既存の三次元データをもとに作成した学習データやそれに基づきモデルを学習済みモデルを作成し、生成した。
具体的には建物メッシュの高さを順番とし、離散的なトークンに変換して、GPTモデルの学習手法に参照して特化したLLMモデルを学習させた。
最終的には千葉県柏市を対象に3つのエリアで生成を行い、RMSE（平均二乗誤差）が平均0.19m、BMQI（建物メッシュの品質を表す指標）が98.1と、高レベルの結果を得ることができた。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
最初のゴールである、LLMによる自動生成までは、予定どおり行えたため。しかし、実用に耐えうるには、屋根形状の向き等に間違いも一定割合で見られるため、修正していく予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
見た目上、明らかにうまく生成できていないケースも確認できたので、そうしたものを指標により自動検出し、再生成していくアルゴリズム等を実装していく予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
人件費・謝金にて未使用額が生じているが、翌年度にてリサーチアシスタントを採用し、研究補助を行う予定となっている。
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