JD iCity tritt erfolgreich auf AAAI 2019 in Erscheinung
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in Hawaii für Aufmerksamkeit gesorgt. Das Unternehmen zeigte auf, wie
man fortschrittliche Techniken zur Fusion von Daten aus mehreren
Quellen mit räumlich-zeitlich datengesteuerten Modellen zur Lösung
städtischer Probleme in den Bereichen Verkehr, Umweltschutz,
Energieverbrauch und weiteren Feldern mit über Data-Mining gewonnenen
Erkenntnissen kombiniert.
Die AAAI ist die führende Konferenz im Bereich künstliche
Intelligenz. Dr. Yu Zheng, Vice President von JD.COM und Chief Data
Scientist von JD Digits, der auch Geschäftsführer von JD Intelligent
City Research ist, hielt die 'Urban Computing: Building Intelligent
Cities Using Big Data and AI' betitelte Keynote-Speech. Dr. Zheng,
ein Verfechter des Urban Computing-Konzepts, ist Autor des kürzlich
von MIT Press veröffentlichten 'Urban Computing', das weltweit erste
maßgebliche Werk im Feld Urban Computing.
In seinem Eröffnungsvortrag erläuterte Zheng, das Konzept Urban
Computing umfasse urbane Perzeption & Datenerfassung, Big Data
Management, datengetriebene Analyse und Dienstleistungen.
Spezifisch räumlich-zeitliche Big Data brauchen 'spezialisierte
KI-Algorithmen'
Zheng führte aus, dass der Prozess von urbaner Perzeption &
Datenerfassung mit vielen Herausforderungen einhergehe, zu denen die
Beschaffung von mehr Daten mit begrenzten Ressourcen zählen,
unzureichende Daten, was auf den extremen Mangel an Sensoren in den
Städten zurückzuführen ist, sowie gravierende Datenverluste aufgrund
von fehlerhaften Sensoren oder anderen Faktoren.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, schlug Zheng vor,
verschiedene Arten von Daten im städtischen Umfeld, wie die
Strömungsbewegungen von Menschenmassen, Verkehrsfluss, Luftqualität,
Wetterdaten und Social Media Daten, als einheitliche
räumlich-zeitliche Datentypen zu vereinen, und dann diese Daten unter
Verwendung mehrerer speziell entwickelter räumlich-zeitlicher Indizes
zu verwalten. Zheng zeigte als Beispiel auf, wie diese Techniken zur
Erkennung von Falschparkern durch Mining der in großer Menge
vorliegenden Trajektionsdaten von gemeinsam genutzten Fahrrädern
beitragen können.
'Betriebssystem für die Stadt' macht die intelligenten Städte von
morgen möglich
Dr. Zheng betonte mit Blick auf die datengetriebene Analyse für
Städte, dass sich die Struktur der räumlich-zeitlichen Daten von
einfachen Text- und Bilddaten unterscheide. Ein Foto ist statisch in
seiner Größe und zeitlich nicht veränderlich, die Bewegungsbahn eines
Fahrzeugs ändert sich jedoch ständig, und keine Punkt dieser
Bewegungsbahn ist austauschbar. Zheng führte beispielhaft die
Problematik an, die Ströme von Menschenmassen regional bei
Großveranstaltungen zu prognostizieren, wobei die neuen, von JD
Intelligent City Research entwickelten KI-Modelle akkurat den Strom
von Menschen oder Verkehrsströme in einem bestimmten Zeitraum
vorhersagen können. Für die städtischen Verwaltungsbehörden ist dies
von erheblichem Wert.
Die Analyse von räumlich-zeitlichen Daten kann nicht exakt genug
sein, wenn sie nicht mit Big Data aus verschiedenen Sektoren
synchronisiert wird. So kann beispielsweise die Luftqualität in
verschiedenen Teilen einer Mega-City zum gleichen Zeitpunkt sehr
unterschiedlich sein. Zheng glaubt, dass man, um die Luftqualität
eines bestimmten Standorts in einer Stadt vorherzusagen, die
Informationen der Daten aus vielen Bereichen wie z.B. Wetter,
Verkehr, Menschenströme, besondere Anziehungspunkte, Verkehrsnetz,
historische Daten sowie Echtzeit-Berichte zur Luftqualität, und
Fachwissen in Meteorologie und Umweltwissenschaften zusammenführen
muss, um ein effektives Vorhersagemodell zu erstellen.
Mit Blick auf die Erbringung von Dienstleistungen im städtischen
Computing führte Zheng das Beispiel der urbanen Computing-Plattform
an. "Eine urbane Computing-Plattform kann genau wie das IOS ein
'Betriebssystem' auf Stadtebene für die Smart City erstellen", sagte
er. "Dies soll die kommunalen Verwaltungen bei der Bewältigung von
Datenproblemen in Bereichen wie Verkehr, Planung, Umweltschutz,
Energie, Stadtkredite, öffentliche Sicherheit und E-Government
unterstützen und Partnern in verschiedenen Branchen mit Hilfe von
KI-Algorithmen ermöglichen, ein Ökosystem für die Entwicklung der
intelligenten Stadt zu aufzubauen".
KI-Entwicklung braucht Datenwissenschaftler
Zheng betonte insbesondere die Bedeutung der Datenwissenschaftler.
Seiner Meinung nach ist es unmöglich, städtische Probleme ohne die
Beiträge von interdisziplinär tätigen Spitzenkräften für künstliche
Intelligenz zu lösen, die Regeln hinter den Daten aufdecken und auch
Algorithmenmodelle in verschiedenen Bereichen anwenden können.
Informationen zu Dr. Yu Zheng: http://urban-computing.com/yuzheng
Informationen zu JD Digits
JD Digits, früher als JD Finance bekannt, benannte sich im
November 2018 nach umfangreicher Modernisierung um. Ziel des
Unternehmen ist es, Finanzindustrie und Realwirtschaft durch den
Einsatz von Digitaltechnologie zusammenzuführen, den Einfluss des
Internets zu stärken, die digitale und intelligente Entwicklung der
Industrien zu fördern, die Entwicklung der realen Wirtschaft zu
pflegen und einen größeren sozialen Mehrwert zu generieren.
Mit modernster Technologie und Expertise in den Bereichen Big
Data, KI, IoT und Blockchain ist JD Digits in zahlreichen Sektoren
tätig, darunter Finanzwesen, Urban Computing, Landwirtschaft,
Campus-Dienste sowie Digitalmarketing. Zukünftig wird JD Digits in
weitere Geschäftsbereiche der Realwirtschaft vordringen und aktuelle
Geschäftsmuster sowie Entwicklungstrends tiefgehender untersuchen.
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Liang Zhaohe
liangzhaohe@jd.com
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Datum: 04.02.2019 - 04:59 Uhr
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